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

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

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

from sklearn.preprocessing import imputer #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

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

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（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））
from sklearn.preprocessing import standardscaler
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