Python数据挖掘:数据转换-数据规范化
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
Python数据挖掘:数据转换-数据规范化
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
來源:天善智能韋瑋老師課堂筆記
作者:Dust
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數據轉換:
簡單變換
1、數據變換的目的是降數據轉化為更方便分析的數據。
2、簡單變換通常使用函數變換的方式進行,常見的函數變換包括:開方、平方、對數等。
數據規范化
1、離差標準化--消除量綱(單位)影響以及變異大小因素的影響。
x1=(x-min)/(max-min)
2、標準差標準化--消除單位影響以及變量自身變異影響。
x1=(x-平均數)/標準差
3、小數定標規范化--消除單位影響
x1=x/10**(k)
k=log10(x的絕對值的最大值)
# import pymysql
import pandas as pda
import numpy as npy
data=pda.read_csv("G:/Python/data/starcraft.csv")
#---數據規范化---
#離差標準化
data2=(data-data.min())/(data.max ()-data.min())
print("---data2---")
print(data2)
#標準差標準化
data3=(data-data.mean())/data.std()
print("---data3---")
print(data2)
#小數定標準規范化
k=npy.log10(data.abs().max ())
data4=data/10**k
print("---data4---")
print(data4)
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Python数据挖掘:数据转换-数据规范化的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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