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1、數(shù)據(jù)規(guī)范化，即歸一化的方法

常見方法：最小-規(guī)范化、z-score規(guī)范化、小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(A.data[:,3:6])
df.columns=A.feature_names[3:6]
#最小-規(guī)范化，支持矢量運算
(df-df.min())/(df.max()-df.min())
 
#使用sklearn中的preprocessing模塊
from sklearn import preprocessing
preprocessing.minmax_scale(df)
 
#z-score規(guī)范化：結(jié)果=（數(shù)值-均值）/標(biāo)準(zhǔn)差，處理后數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1
(df-df.mean())/df.std()
 
#使用sklearn中的preprocessing模塊
from sklearn import preprocessing
preprocessing.scale(df)
 
#小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化：常見落在[-1,1]區(qū)間，通過移動小數(shù)點的位數(shù)實現(xiàn)，移動位數(shù)取決于屬性絕對值的值的位數(shù)
#ceil向上取整
import numpy as np
df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max()))

2、連續(xù)屬性離散化

常見方法：分箱法（等寬法、等頻法）、聚類

import pandas as pd
#等寬法,5個箱子，標(biāo)簽為0-4
pd.cut(df.AGE,5,label=range(5))
#等頻法
pd.qcut(df.AGE,5,label=range(5))

以上就是python數(shù)據(jù)變換的實現(xiàn)，希望對大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程

本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。

名稱欄目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python數(shù)據(jù)變換如何實現(xiàn)
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