PYTHON對數值變數進行標準化，離散變數標籤化

## 建模前的資料準備, 數值變數進行標準化，離散變數標籤化

## df_data:dataframe型別資料
## label_name：目標變數名稱
## unique_id：資料集唯一標識
defdata_standarder
(df_data , label_name, unique_id)
:## 得到標註
label = df_data[label_name]
## 去掉標註和id
import copy
feature_x = copy.deepcopy(df_data.drop(
[unique_id , label_name]
, axis =1)
)## 
o_index , c_index   = distinguish_char_num(feature_x)
## 對數值型變數標準化
from sklearn.preprocessing import minmaxscaler , standardscaler , labelencoder , onehotencoder
## 對數值型變數進行標準化
col_lst_o = o_index
for col_name in col_lst_o:
feature_x[col_name]
= minmaxscaler(
).fit_transform(feature_x[col_name]
.values.reshape(-1
,1))
.reshape(1,
-1)[
0]## 對分類變數進行onehot 編碼   
col_lst_c = c_index
for col_name in col_lst_c:
feature_x[col_name]
=  labelencoder(
).fit_transform(feature_x[col_name]
)return feature_x , label

python怎麼對數字進行過濾

本文例項總結了python 如果想從乙個含有數字，漢字，字母的列表中濾除僅含有數字的字元，當然可以採取正規表示式來完成，但是有點太麻煩了，因此可以採用乙個比較巧妙的方式 1 正規表示式解決 import re l u 小明 xiaohong 12 adf12 14 for i in range le...

two steps 對數似然距離 數值變數計算

當已有了二步聚類法的訓練結果，怎麼固化到其他新樣本 按照上面的式子 對新的樣本進行類別判斷的時候，依然如同k means一樣，計算距離 然後選擇最近的類 作為新樣本的類別標記。上面的式子是計算2個類別之間的距離，有方差，而樣本作為單個，方差為0，由資料在處理前是經過對中方差單位化，所以類別和樣本之間...

Python對資料庫進行操作

步驟三 編寫python指令碼，下例只是做了個查詢 具體使用要結合你的需求進行對資料庫操作，然後對操作結果進行校驗和下部操作。usr bin python coding utf 8 import mysql.connector import mysqldb conn mysqldb.connect ...