如何在python中实现数据变换

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python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

1、数据规范化，即归一化的方法

常见方法：最小-最大规范化、z-score规范化、小数定标规范化

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(A.data[:,3:6])
df.columns=A.feature_names[3:6]
#最小-最大规范化，支持矢量运算
(df-df.min())/(df.max()-df.min())
 
#使用sklearn中的preprocessing模块
from sklearn import preprocessing
preprocessing.minmax_scale(df)
 
#z-score规范化：结果=（数值-均值）/标准差，处理后数据的均值为0，标准差为1
(df-df.mean())/df.std()
 
#使用sklearn中的preprocessing模块
from sklearn import preprocessing
preprocessing.scale(df)
 
#小数定标规范化：常见落在[-1,1]区间，通过移动小数点的位数实现，移动位数取决于属性绝对值的最大值的位数
#ceil向上取整
import numpy as np
df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max()))

2、连续属性离散化

常见方法：分箱法（等宽法、等频法）、聚类

import pandas as pd
#等宽法,5个箱子，标签为0-4
pd.cut(df.AGE,5,label=range(5))
#等频法
pd.qcut(df.AGE,5,label=range(5))

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