案例及数据说明
本案例以Data Tech 2017浙江大数据建模与创新应用大赛的模型挑战赛选题三: 通信信用风险评估为例说明。此次比赛还在进行中，开放了浙江移动及相关企业脱敏后的数据，大家都可以拿来练练手。
本选题用到的数据包括公共数据集、用户通话数据、违约行为数据。
训练集数据：用户通话数据(201703-201706)，违约行为数据(201707)，公共数据-基本信息(201703-201706)，公共数据-通话(20170528-20170628)，公共数据-轨迹(20170528-20170628)，公共数据-上网(20170528-20170628)。初赛只提供了7000条训练数据，需要自行组合训练集和测试集，去验证算法，由于训练数据较少，训练的模型稳定性不高，且可能出现过拟合的现象。
通信信用风险评估(是否违约)，属于二分类问题，关键在于对基础数据的理解分析，做好特征工程，利用Python的sklearn包封装的算法模型进行模型选择、评估、调优。
基础数据读取
读取数据，利用pandas的read_csv函数，结合通信信用风险评估这个选题的数据，实践过程中，有下面几点需要注意的地方。
# sys:1: DtypeWarning: Columns (7,30,31,35) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.警告：列有混合的数据类型，故都强制转换为了object，尝试了如下不同的思路处理这个警告信息。
强制设置dtype参数，dtype='unicode'或者dtype='object'，这种处理方式简单粗暴，但是这不是一个内存高效的方法，而且也会为后面的数据关联埋下一个大坑，读取DataTech_Credit_Train_Communication1.txt和DataTech_Credit_Train_User1.txt，没有设置dtype，UseI_Id默认为int64类型，而读取DataTech_公共数据_基础信息1.txt，设置了dtype='unicode'，后期将这两个表关联时，死活关联不上，故放弃这种处理方式。
生成基于小样本的dtype设置，nrows=100，获得小样本的dtypes读取整个dataframe，可以尝试try/except捕获错误的dtype猜测。经过尝试，发现警告信息的这4列USER_CREDIT_ID、ARPU、SP_FEE、FIST_USE_DATE通过前100行猜测的数据类型为int64，当用猜测的类型尝试读取整个dataframe时，出现了如下报错信息。
ValueError: Integer column has NA values in column 36通过查阅pandas的文档，发现**The lack of NaN rep in integer columns is a pandas “gotcha”.
The usual workaround is to simply use floats.**integer不支持NA，通常通过转换为float解决。接下来即可以尝试强制设置这四列dtype为float，再次读取整个dataframe(这一点没有继续尝试)。
设置na_values参数，在强制设置报警的四列的dtype为float时，是假设因为NA values导致报错ValueError的，那么pandas的默认的NA values 设置包括哪些呢？是否需要添加自定义的NA values，如何正确添加自定义的NA values，自定义的设置是否会覆盖默认设置？以及针对不同的column设置不同的NA values？这也是值得下一步深入探讨的点。
Usage of converters，converters在pandas中非常heavy，效率低下，因为read_csv是单进程，故应该被用作最后的手段。CSV文件可以逐行处理，可把文件切片，运行多个进程，通过多个转换器并行处理，但这是另外一个课题了(暂时没有尝试)。使用converters的过程中，也发现一个问题，converter和dtype的设置会有冲突，因此屏蔽了dtype的设置，而且数据集里的\N读取的时候是被当作字符串读取的，不是NA valuse(这一点目前还没理清楚)，通过不断利用try/except的方式找到每一有报警信息的列的脏数据，发现有三类：\N、''、数据超过int64的范围，后面我也附上了自定义的converters.
Parser Warning: Both a converter and dtype were specified for column AGE - only the converter will be used 'FIST_USE_DATE': conv})def conv(val):
if val == '\N' or val == '':
return np.NaN
try:
return np.int64(val)
except:
return -1大数据文件的读取
公共数据集里面有两个大数据文件：公共数据-轨迹(20170528-20170628)1.96G，公共数据-上网(20170528-20170628)1.56G。作为只有4G内存的乞丐机处理起来还是有点难度，关于大数据文件的处理也是一个值得深究的点。
初看选题三的数据字典，开始还认为数据的读取应该是so easy的，但在实践过程中，还是踏入了不少的坑，爬出来也不容易啊。
附1：read_csv函数的常见参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| path | 文件系统位置、URL、文件型对象的字符串 |
| sep或delimiter | 对行中各字段进行拆分的字符序列或正则表达式 |
| header | 用作列名的行号，默认为0(第一行)，如果没有header行设置为None |
| names | 设置列名列表，结合header=None |
| na_values | 用于替换(覆盖默认值？)NA的值 |
| converters | 由列号/列名跟函数之间的映射关系组成的字典。如{‘foo’: f}会对foo列的所有值应用函数f |
| nrows | 需要读取的行数 |
附2：bug参考资料
sys:1: DtypeWarning: Columns (7,30,31,35) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.https://stackoverflow.com/questions/24251219/pandas-read-csv-low-memory-and-dtype-options
ValueError: Integer column has NA values in column 36http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html#support-for-integer-na
Parser Warning: Both a converter and dtype were specified for column AGE - only the converter will be used 'FIST_USE_DATE': conv})None
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