pandas如何对数据集进行标准化 / 张生荣

使用pandas模块实现数据的标准化操作

如下所示: 3σ 原则 (u-3*σ ,u+3*σ ) 离差标准化 (x-min)/(max-min) 标准差标准化 (x-u)/σ 小数定标标准化 x/10**k k=np.ceil(log10(m ...

直接利用numpy读取非数字型的数据集时需要先进行转换,而且python3在处理中文数据方面确实比较蛋疼.最近在学习周志华老师的那本西瓜书,需要没事和一堆西瓜反复较劲,之前进行联系的时候都是利用批量替 ...

摘要:有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据.这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样.pandas中自带有抽样的方法. 应用场景: 我有10W行数据,每一行都11列的属性. 现在,我们只 ...

在做机器学习的时候,遇到这样一个数据集... 一共399行10列, 1-9列是用不定长度的空格分割, 第9-10列之间用'\t'分割, 前九列都是数值类型,其中第三列有若干个'?'填充的缺失值... ...

目录一.实现过程 1.准备数据 2.设计模型 4.训练过程 5.结果展示二.参考文献一.实现过程 1.准备数据本文数据采取文献[1]给出的数据集,该数据集前8列为特征,最后1列为标签(0/1) ...

两种方式 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd Backend TkAgg is interactive b ...

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.merge函数 left1 = D ...

pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals),其中常用数据集的均值方差有: if 'coco' in args.dataset: mea ...

如果你的电脑内存较小那么想在本地做一些事情是很有局限性的(哭丧脸),比如想拿一个kaggle上面的竞赛来练练手,你会发现多数训练数据集都是大几G或者几十G的,自己那小破电脑根本跑不起来.行,你有800 ...

目录一.直接用分块方式读取数据集文件(更直接) 二.先将数据集读取为可迭代对象,再分块读取(更灵活) 总结所谓“分块”,顾名思义,就是将数据集分成几块进行读取,比如有105条数据,一次读取10条, ...

何为标准化: 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析.数据标准化也就是统计数据的指数化.数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化 ...

数据预处理在解决深度学习问题的过程中,往往需要花费大量的时间和精力. 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要,良好的数据处理不仅会加速模型训练, 更会提高模型性能.为解决这一问题,PyTorch提供 ...

Pandas小技巧 import pandas as pd pandas生成数据 d = {"sex": ["male", "female" ...

数据标准化是机器学习.数据挖掘中常用的一种方法.包括我自己在做深度学习方面的研究时,数据标准化是最基本的一个步骤. 数据标准化主要是应对特征向量中数据很分散的情况,防止小数据被大数据(绝对值)吞并的情 ...

前言本文主要给大家介绍了关于python中Numpy和Pandas使用的相关资料,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 它们是什么? NumPy是Python语言的一个扩 ...

前言在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,本文将详细给大家介绍关于Python利用pandas查询数据的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 示例 ...