主要對資料進行了三種預處理：
1． 區間縮放
讀取資料、資料處理、儲存資料
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif'] =['simhei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams['axes.unicode_minus'] =false #用來正常顯示負號
filename = 'hits persecond_t20m_130.csv'
data_f = pd.read_csv(filename)#二維dataframe格式
#print(data_f)
plt.plot(data_f[200:600])
plt.title('資料預處理前')
plt.show()
print('***2.資料歸一化,對映到區間[min,max]：')
min_max_scaler =preprocessing.minmaxscaler(feature_range=(0,10))
data_mi_ma =min_max_scaler.fit_transform(data_f)
plt.plot(data_mi_ma[200:600])
plt.title('資料預處理後')
plt.show()
print(type(data_mi_ma))
data_ = pd.dataframe(data_mi_ma)
print(type(data_))
data_.to_csv("afterpre.csv",index=0,header=0)#index=0,不保留索引列，header=0不保留列名
注：將處理完的資料重新儲存為csv檔案時，需要先將資料轉化為dataframe格式
2． 標準化
importpandas as pd
importnumpy as np
fromsklearn import preprocessing
importmatplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']= ['simhei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false #用來正常顯示負號
filename= 'hits per second_t20m_130.csv'
data_f =pd.read_csv(filename)#二維dataframe格式
#print(data_f)
plt.plot(data_f[200:600])
plt.title('資料處理前')
plt.show()
data_sta= preprocessing.scale(data_f)
#print(data_nor)
plt.plot(data_sta[200:600])
plt.title('資料處理後')
plt.show()
print(type(data_sta))
data_ =pd.dataframe(data_mi_ma)
print(type(data_))
data_.to_csv("afterpre.csv",index=0,header=0)#index=0,不保留索引列，header=0不保留列名
3． 對數
importpandas as pd
importnumpy as np
importmatplotlib.pyplot as plt
plt.rcparams['font.sans-serif']= ['simhei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false #用來正常顯示負號
filename= 'hits per second_t20m_130.csv'
data_f =pd.read_csv(filename)#二維dataframe格式
#print(data_f)
plt.plot(data_f[200:600])
plt.title('資料預處理前')
plt.show()
data_log= np.log(data_f)
plt.plot(data_log[200:600])
plt.title('資料預處理前')
plt.show()
data_log.to_csv("afterpre.csv",index=0,header=0)#index=0,不保留索引列，header=0不保留列名
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