机器学习sklearn（44）： 数据处理（七） 数据无量纲化/缺失值

1 数据无量纲化

 

 

 

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
#不太熟悉numpy的小伙伴，能够判断data的结构吗？
#如果换成表是什么样子？
import pandas as pd
pd.DataFrame(data) #实现归一化
scaler = MinMaxScaler() #实例化
scaler = scaler.fit(data) #fit，在这里本质是生成min(x)和max(x)
result = scaler.transform(data) #通过接口导出结果
result
result_ = scaler.fit_transform(data) #训练和导出结果一步达成
scaler.inverse_transform(result) #将归一化后的结果逆转
#使用MinMaxScaler的参数feature_range实现将数据归一化到[0,1]以外的范围中
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=[5,10]) #依然实例化
result = scaler.fit_transform(data) #fit_transform一步导出结果
result
#当X中的特征数量非常多的时候，fit会报错并表示，数据量太大了我计算不了
#此时使用partial_fit作为训练接口
#scaler = scaler.partial_fit(data)

 

 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]
scaler = StandardScaler() #实例化
scaler.fit(data) #fit，本质是生成均值和方差
scaler.mean_ #查看均值的属性mean_
scaler.var_ #查看方差的属性var_
x_std = scaler.transform(data) #通过接口导出结果
x_std.mean() #导出的结果是一个数组，用mean()查看均值
x_std.std() #用std()查看方差
scaler.fit_transform(data) #使用fit_transform(data)一步达成结果
scaler.inverse_transform(x_std) #使用inverse_transform逆转标准化

 

 

2 缺失值

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"C:\work\learnbetter\micro-class\
 week 3 Preprocessing\Narrativedata.csv",index_col=0)
data.head()

 

 

 

 

data.info()
#填补年龄
Age = data.loc[:,"Age"].values.reshape(-1,1) #sklearn当中特征矩阵必须是二维
Age[:20]
from sklearn.impute import SimpleImputer
imp_mean = SimpleImputer() #实例化，默认均值填补
imp_median = SimpleImputer(strategy="median") #用中位数填补
imp_0 = SimpleImputer(strategy="constant",fill_value=0) #用0填补
imp_mean = imp_mean.fit_transform(Age) #fit_transform一步完成调取结果
imp_median = imp_median.fit_transform(Age)
imp_0 = imp_0.fit_transform(Age)
imp_mean[:20]
imp_median[:20]
imp_0[:20] #在这里我们使用中位数填补Age
data.loc[:,"Age"] = imp_median
data.info()
#使用众数填补Embarked
Embarked = data.loc[:,"Embarked"].values.reshape(-1,1)

imp_mode = SimpleImputer(strategy = "most_frequent")
data.loc[:,"Embarked"] = imp_mode.fit_transform(Embarked)
data.info()