Python----数据预处理代码实例
本文实例为大家分享了Python数据预处理的具体代码，供大家参考，具体内容如下
1.导入标准库
importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importpandasaspd
2.导入数据集
dataset=pd.read_csv('data(1).csv')#read_csv：读取csv文件
#创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量
#iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。
X=dataset.iloc[:,:-1].values#选取数据，不选取最后一列。
y=dataset.iloc[:,3].values#选取数据,选取每行的第3列数据
3.缺失数据
fromsklearn.preprocessingimportImputer#进行数据挖掘及数据分析的标准库，Imputer缺失数据的处理 #Imputer中的参数：missing_values缺失数据，定义怎样辨认确实数据，默认值：nan;strategy策略，补缺值方式：mean-平均值，median-中值，most_frequent-出现次数最多的数；axis=0取列=1取行 imputer=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0) imputer=imputer.fit(X[:,1:3])#拟合fit X[:,1:3]=imputer.transform(X[:,1:3])
4.分类数据
fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoder labelencoder_X=LabelEncoder() X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0]) X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray() #因为Purchased是因变量，Python里面的函数可以将其识别为分类数据，所以只需要LabelEncoder转换为分类数字 labelencoder_y=LabelEncoder() y=labelencoder_y.fit_transform(y)
5.将数据集分为训练集和测试集
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0) #X_train（训练集的字变量）,X_test（测试集的字变量）,y_train（训练集的因变量）,y_test（训练集的因变量） #训练集所占的比重0.2~0.25，某些情况也可分配1/3的数据给训练集；train_size训练集所占的比重 #random_state决定随机数生成的方式，随机的将数据分配给训练集和测试集；random_state相同时会得到相同的训练集和测试集
6.特征缩放
#特征缩放（两种方式：一：Standardisation(标准化）；二：Normalisation（正常化）） fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler sc_X=StandardScaler() X_train=sc_X.fit_transform(X_train)#拟合,对X_train进行缩放 X_test=sc_X.transform(X_test)#sc_X已经被拟合好了，所以对X_test进行缩放时，直接转换X_test
7.数据预处理模板
（1）导入标准库
（2）导入数据集
（3）缺失和分类很少遇到
（4）将数据集分割为训练集和测试集
（5）特征缩放，大部分情况下不需要，但是某些情况需要特征缩放
以上所述是小编给大家介绍的Python数据预处理详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对毛票票网站的支持！