data_normalized=scaler.fit_transform(data) 8. 处理异常值 异常值可能会影响模型的性能,因此需要对其进行处理。常用的方法包括箱线图法和Z分数法。 # 使用箱线图法检测和处理异常值 Q1=data.quantile(0.25) Q3=data.quantile(0.75) IQR=Q3-Q1 data_outlier_removed=data[~((data < (Q1-1.5*IQR)) |(data...
利用的fifillna()方法对数据表中的所有缺失值进行填充,在fifillna后面的括号中输入要填充的值即可。 在Python 中我们也可以按不同列填充,只要在 fifillna()方法的括号中指明列名即可 上面代码中只针对性别这一列进行了填充,其他列未进行任何更改。也可以同时对多列填充不同的值: 2.重复值处理 2.1 利用drop_dupli...
y = dataset.iloc[:, 3].values # 选取数据,选取每行的第3列数据 1. 2. 3. 4. 5. 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 :...
整理的一些数据预处理代码 点击查看代码 importnumpyasnpimportSimpleITKassitk###---重采样defresample_image(itk_image, out_spacing=[1.0,1.0,1.0], is_label=True):''' gz_path = 'PANCREAS_0015.nii.gz' print('测试文件名为:', gz_path) # 使用sitk读取对应的数据 Original_img = sitk.ReadImage(...
第四步:TCGAanalyze_Preprocessing()对数据进行预处理:使用spearman相关系数去除数据中的异常值 代码语言:javascript 复制 # 去除dataPrep1中的异常值,dataPrep1数据中含有肿瘤组织和正常组织的数据 #TCGAanalyze_Preprocessing(object,cor.cut=0,filename=NULL,width=1000,height=1000,datatype=names(assays(object))[1...
一、数据清洗 1.1 缺失值处理 1.2 异常值处理 二、数据变换 2.1 线性变换 2.2 向量规范化 2.3 min-max归一化 2.4 z-score标准化 三、数据预处理案例及代码实现 3.1 线性变换-代码实现 3.2 向量规范化-代码实现 3.3 min-max归一化-代码实现 3.4 z-score标准化-代码实现 ...
代码如下: 1 Step 1: 导入类库 2 3 import numpy as np 4 import pandas as pd 5 6 Step 2: 导入数据集 7 dataset = pd.read_csv('Data.csv') 8 X = dataset.iloc[ : , :-1].values 9 Y = dataset.iloc[ : , 3].values10 11 Step 3: 处理缺失的数据12 from sklearn.preprocessing...
这个程序遵循在数据处理脚本中经常看到的简单模式: 首先是要处理的文件(或其他数据)列表; 你可以使用for循环逐个处理每个数据片段,然后在每个循环迭代上运行预处理 让我们在一个包含1000个jpeg文件的文件夹上测试这个程序,看看运行需要多长时间: 在我的具有6个CPU核心的i7-8700k上,这个程序的运行时间是7.9864秒!对于...
异常值处理 1、删除离群值 删除异常值是一种直截了当的方法,但应该谨慎行事。只有在以下情况下才考虑删除: 确定异常值是由于数据错误造成的。 数据集足够大,删除几个点不会显著影响你的分析。 异常值不能代表正在研究的人群。 删除方法也很简单: def remove_outlier(dataframe, col_name): ...