這篇文章將為大家詳細講解有關如何在python中實現(xiàn)數(shù)據變換，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

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python是什么意思

Python是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨立的項目和大型項目。

1、數(shù)據規(guī)范化，即歸一化的方法

常見方法：最小-最大規(guī)范化、z-score規(guī)范化、小數(shù)定標規(guī)范化

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(A.data[:,3:6])
df.columns=A.feature_names[3:6]
#最小-最大規(guī)范化，支持矢量運算
(df-df.min())/(df.max()-df.min())
 
#使用sklearn中的preprocessing模塊
from sklearn import preprocessing
preprocessing.minmax_scale(df)
 
#z-score規(guī)范化：結果=（數(shù)值-均值）/標準差，處理后數(shù)據的均值為0，標準差為1
(df-df.mean())/df.std()
 
#使用sklearn中的preprocessing模塊
from sklearn import preprocessing
preprocessing.scale(df)
 
#小數(shù)定標規(guī)范化：常見落在[-1,1]區(qū)間，通過移動小數(shù)點的位數(shù)實現(xiàn)，移動位數(shù)取決于屬性絕對值的最大值的位數(shù)
#ceil向上取整
import numpy as np
df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max()))

2、連續(xù)屬性離散化

常見方法：分箱法（等寬法、等頻法）、聚類

import pandas as pd
#等寬法,5個箱子，標簽為0-4
pd.cut(df.AGE,5,label=range(5))
#等頻法
pd.qcut(df.AGE,5,label=range(5))

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文章標題：如何在python中實現(xiàn)數(shù)據變換
URL地址：http://www.chinadenli.net/article16/gpcsdg.html

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