pandas数据标准化处理 / 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 ...

本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容,供大家参考,具体内容如下标准化 1.离差标准化是对原始数据的线性变换,使结果映射到[0,1]区间.方便数据的处理.消除单位影响及变 ...

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 Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法.其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单.Series ...

在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题,如下图:数据中某一个key有多组数据,如何分别对每个key进行相同的运算? dataframe里面给出了一个group by的一个操作,对于"grou ...

<Python for Data Analysis> GroupBy 分组运算:split-apply-combine(拆分-应用-合并) DataFrame可以在其行(axis=0)或列 ...

注:以下代码是基于python3.5.0编写的 import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") # ----- ...

现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个好了,我给的解决方 ...

总括 pandas的索引函数主要有三种: loc 标签索引,行和列的名称 iloc 整型索引(绝对位置索引),绝对意义上的几行几列,起始索引为0 ix 是 iloc 和 loc的合体 at是loc的快 ...

如下所示: ###方法1:用shift函数,不用通过循环 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as plt df = pd ...

数据加载.存储与文件格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数.其中read_csv和read_talbe用得最多 pandas中的解析函数: 函数说明 read ...

这篇文章主要介绍了Pandas数据离散化原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下为什么要离散化连续属性离散化的目的是为了简化 ...

如下所示: #coding:utf8 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame # 如果有i ...

在对模型训练时,为了让模型尽快收敛,一件常做的事情就是对数据进行预处理. 这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理. 一.标准化和归一化的区别归一化其实就是标准化的一种方式,只不 ...

实际项目中有这样的需求,将某一列的值,映射成类别型的数据,这个时候,需要我们将范围等频切分,或者等距切分. 具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况,然后我们选择合适的阈值进行分割. def age ...

一前言 pandas数据拼接有可能会用到,比如出现重复数据,需要合并两份数据的交集,并集就是个不错的选择,知识追寻者本着技多不压身的态度蛮学习了一下下: 二数据拼接在进行学习数据转换之前,先学习 ...

数据处理过程的数据类型当利用pandas进行数据处理的时候,经常会遇到数据类型的问题,当拿到数据的时候,首先需要确定拿到的是正确类型的数据,一般通过数据类型的转化,这篇文章就介绍pandas里面的数 ...

数据分组使用 groupby() 方法进行分组 group.size()查看分组后每组的数量 group.groups 查看分组情况 group.get_group('名字') 根据分组后的名字选择 ...

一.concat concat函数是在pandas底下的方法,可以将数据根据不同的轴作简单的融合 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=Non ...