最近在做数据处理的一些事情，写一下自己的一些处理方式，可能会比较low，
我这份数据是关于售卖房屋的方面的数据：从数据库转存的csv文件，有三百多列，也就是有300多个特征，并且数据的缺失值特别严重，拿到这样一份残缺不全的数据我也是很苦恼，
先看一下我的处理方式，
我进行数据处理用的是pandas库，大致浏览了一下数据，缺失很多，首先我们需要先统计出每一列的缺失情况，
1：由于我的数据最终是要用于去训练模型的，所以对于每一个特征，我首先先允许他的有效数据必须要大于10000条的，不然数据量不够，模型的最终效果会很差；
2:进行人为的筛选，剔除到如唯一标识符id，编号，电话号码之类的数据，具体还是要看你的标签，才最终决定你所要剔除的特征，这是要往多了挑，因为你不知道这个特征是否对最终模型会有怎样的影响，对于百分之百需要取出的才去除，要以模型的训练最终的效果来决定这个特征是留还是不留，可能有更好的方式，感觉这种方式很low，如果发现有更加科学的方式我会继续更新的
3：进行了一步筛选之后，我又提取出了数据缺失值比率大于%50 的这部分数据，利用pandas.columns 拿到这些特征，
4:最后一步就是分别以这些缺失比较大但是有效数据又是大于10000的为基准，分别得到该特征得到的数据，
比如：有一个特征是room，那就以room该列不为空来获取一个样本数据，这个操作不会对特征个数产生影响，最终会得到一个小的样本，
但是我在进行这一步操作的时候速度特别的慢：用了两种方式，一种是drop的方式，一种是通过创建一个新的DataFrame的方式，通过行添加的方式；
其中drop方式是最慢的，
5:最后就是再次对分别得到的数据样本做分析，观看各个特征缺失值的情况，选取适当的样本作为训练数据；
当然这只是预处理方式，在样本数据进行训练之前，还要进行一项‘特征工程’的操作才行，也就是特征的处理，对于数值数据怎样操作，非数值又怎样操作，是否应该进行编码，是否应该进行归一化，等等，
还有就是推荐使用tensorflow下一个estimator的库，这个库下封装了好几个模型，而且有一个关于特征处理的方式，特别好用，让你跟注重你的数据和你模型最终的样子，当然如果你是模型大牛，更注重模型，喜欢自己定制，那就不推荐这个库了，这个库下比较出名的就是wide and deep 模型，线性模型和深度模型的结合；
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