Python 資料預處理

匯入標準庫

import

numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

匯入資料集

dataset = pd.read_csv('

data (1).csv
')  #
read_csv：讀取csv檔案
#建立乙個包含所有自變數的矩陣，及因變數的向量
#iloc表示選取資料集的某行某列；逗號之前的表示行，之後的表示列；冒號表示選取全部，沒有冒號，則表示選取第幾列；values表示選取資料集裡的資料。
x = dataset.iloc[:, :-1].values #
選取資料，不選取最後一列。
y = dataset.iloc[:, 3].values #
選取資料,選取每行的第3列資料

缺失資料

from sklearn.preprocessing import imputer #

進行資料探勘及資料分析的標準庫，imputer缺失資料的處理
#imputer中的引數：
missing_values 缺失資料，定義怎樣辨認確實資料，預設值：nan ;strategy 策略，補缺值方式 ： mean-平均值 ， median-中值 ， most_frequent-出現次數最多的數 ； axis =0取列 =1取行 
imputer = imputer(missing_values = '
nan', strategy = '
mean
', axis =0)
imputer = imputer.fit(x[:, 1:3])#
擬合fit
x[:, 1:3] = imputer.transform(x[:, 1:3])

分類資料

from sklearn.preprocessing import

labelencoder,onehotencoder
labelencoder_x=labelencoder()
x[:,0]=labelencoder_x.fit_transform(x[:,0])
onehotencoder=onehotencoder(categorical_features=[0])
x=onehotencoder.fit_transform(x).toarray()
#因為purchased是因變數，python裡面的函式可以將其識別為分類資料，所以只需要labelencoder轉換為分類數字
labelencoder_y=labelencoder()
y=labelencoder_y.fit_transform(y)

將資料集分為訓練集和測試集

from sklearn.model_selection import

train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)
#x_train（訓練集的字變數）,x_test（測試集的字變數）,y_train（訓練集的因變數）,y_test（訓練集的因變數）
#訓練集所佔的比重0.2~0.25，某些情況也可分配1/3的資料給訓練集；train_size訓練集所佔的比重
#random_state決定隨機數生成的方式，隨機的將資料分配給訓練集和測試集；random_state相同時會得到相同的訓練集和測試集

特徵縮放

#

特徵縮放（兩種方式：一：standardisation(標準化）；二：normalisation（正常化））
from sklearn.preprocessing import
standardscaler
sc_x=standardscaler()
x_train=sc_x.fit_transform(x_train)#
擬合,對x_train進行縮放
x_test=sc_x.transform(x_test)#
sc_x已經被擬合好了，所以對x_test進行縮放時，直接轉換x_test

資料預處理模板

（1）匯入標準庫

（2）匯入資料集

（3）缺失和分類很少遇到

（4）將資料集分割為訓練集和測試集

（5）特徵縮放，大部分情況下不需要，但是某些情況需要特徵縮放

Python資料預處理

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python資料預處理

scikit learn 提供的binarizer能夠將資料二元化 from sklearn.preprocessing import binarizer x 1,2,3,4,5 5,4,3,2,1 3,3,3,3,3 1,1,1,1,1 print before transform x binar...

python資料預處理

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