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python数据分析笔记——数据加载与整理]

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Python: sklearn库——数据预处理

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性…

python大战机器学习——数据预处理

数据预处理的常用流程: 1)去除唯一属性 2)处理缺失值 3)属性编码 4)数据标准化.正则化 5)特征选择 6)主成分分析 1.去除唯一属性 如id属性,是唯一属性,直接去除就好 2.处理缺失值 (1)直接使用含有缺失值的特征 如决策树算法就可以直接使用含有缺失值的特征 (2)删除含有缺失值的特征 (3)缺失值补全 1)均值插补 若样本属性的距离是可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的平均值来插补缺失的值.如果样本的属性的距离是不可度量的,则该属性的缺失值就以该属性有效值的众数来插补缺失…

Python数据分析3------数据预处理

一.数据清洗 这一个步骤可以和数据探索并行. (1)标签分类数据处理:LabelEncoder[将分类数据变成0-n的值] from sklearn.prepocessing import LabelEncoder enc = LabelEncoder() label_encoder = enc.fit ( y ) #加1的意思是让标签从1开始 y = label_encoder.transform ( y ) + 1 (2)one-hot编码 2.数据集成 (1)概念 数据挖掘往往分布在不同的…

Python数据分析_Pandas01_数据框的创建和选取

主要内容: 创建数据表 查看数据表 数据表索引.选取部分数据 通过标签选取.loc 多重索引选取 位置选取.iloc 布尔索引 Object Creation 新建数据 用list建series序列 In [73]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [74]: s Out[74]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float64 用numpy array建dataframe In [75]: date…

Python数据分析--------numpy数据打乱

一.shuffle函数: import numpy.random def shuffleData(data): np.random.shufflr(data) cols=data.shape[1] X=data[:,0:cols-1] Y=data[:,cols-1:] return X,Y 二.np.random.permutation()函数 这个函数的使用来随机排列一个数组的, 一维数组: 对多维数组来说,是多维随机打乱而不是1维,例如: 如果要利用次函数对输入数据X.Y进行随机排序,且要…

Python数据分析3------数据预处理（2）----字符串处理

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小白学 Python 数据分析（8）：Pandas （七）数据预处理

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

小白学 Python 数据分析（9）：Pandas （八）数据预处理（2）

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

[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…