【[Python数据挖掘]第4章、数据预处理】的更多相关文章

使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)—数据预处理

在使用机器算法之前,我们先把数据做下预处理,先把特征和标签拆分出来 housing = strat_train_set.drop("median_house_value",axis=1) #原始数据集并未发生改变 housing_labels=strat_train_set["median_house_value"].copy() 数据清洗 大多数机器学习算法是不能在有缺失值的数据集上面运行的,而本数据集特征total_bedrooms是存在数据缺失现象的,所以就需…

[Python数据挖掘]第4章、数据预处理

数据预处理主要包括数据清洗.数据集成.数据变换和数据规约,处理过程如图所示. 一.数据清洗 1.缺失值处理:删除.插补.不处理 ## 拉格朗日插值代码(使用缺失值前后各5个未缺失的数据建模) import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp…

[Python数据挖掘]第7章、航空公司客户价值分析

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型(最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Monetary) 1.EDA(探索性数据分析) #对数据进行基本的探索 import pandas as pd data = pd.read_csv('data/air_data.csv', encoding = 'utf-8') #读取原始数据,指定UTF-8编码(需要用文本编辑器将数据装换为UTF-8编码) explore = data.descri…

[Python数据挖掘]第6章、电力窃漏电用户自动识别

一.背景与挖掘目标 相关背景自查 二.分析方法与过程 1.EDA(探索性数据分析) 1.分布分析 2.周期性分析 2.数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民用电数据,过滤节假日用电数据(节假日用电量明显低于工作日)  2.缺失值处理 #拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 data = pd.read_excel('data/missing_dat…

Python的工具包[1] -> pandas数据预处理 -> pandas 库及使用总结

pandas数据预处理 / pandas data pre-processing 目录 关于 pandas pandas 库 pandas 基本操作 pandas 计算 pandas 的 Series pandas 常用函数 补充内容 1 关于pandas / About pandas Pandas起源 Python Data Analysis Library或pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效…

Python初探——sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard…

[Python数据挖掘]第8章、中医证型关联规则挖掘

一.背景和挖掘目标 二.分析方法与过程 1.数据获取 2.数据预处理  1.筛选有效问卷(根据表8-6的标准) 共发放1253份问卷,其中有效问卷数为930  2.属性规约 3.数据变换 ''' 聚类离散化,最后的result的格式为: 1 2 3 4 A 0 0.178698 0.257724 0.351843 An 240 356.000000 281.000000 53.000000 即(0, 0.178698]有240个,(0.178698, 0.257724]有356个,依此类推. '…

[Python数据挖掘]第3章、数据探索

1.缺失值处理:删除.插补.不处理 2.离群点分析:简单统计量分析.3σ原则(数据服从正态分布).箱型图(最好用) 离群点(异常值)定义为小于QL-1.5IQR或大于Qu+1.5IQR import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 import matplot…

《Python数据分析与挖掘实战》-第四章-数据预处理

点我看原版…

[Python数据挖掘]第2章、Python数据分析简介

<Python数据分析与挖掘实战>的数据和代码,可从“泰迪杯”竞赛网站(http://www.tipdm.org/tj/661.jhtml)下载获得 1.Python数据结构 2.Numpy数组 import numpy as np #一般以np作为numpy的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) #创建数组 print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字(切片) print(a.min()) #输出a的最小值 a.sort() #将a的元素从小…