transform(func, axis=0,*args*, *kwargs) 在DataFrame自身调用一个函数,产生一个转变后的有着相同维度长度的新的DataFrame。fun:函数,字符串,列表或者字典:转换数据的函数,如果是一个函数,在传一个DataFrame或者传给DataFrame.apply都有效,接受组合:
...Scouts 1st Piger 3 70 67 140 210 10 Scouts 2nd Riani 2 62 60 124 186 11 Scouts 2nd Ali 3 70 67 140 210 将外部值映射为数据帧的值...= min_max_scaler.fit_transform(x) # 在数据帧上运行规范化器 df_normalized = pd.DataFrame(x_scaled) # 查看数据帧 df_...
df5 = df.copy()binerize = Binarizer(threshold =60)trans = binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1))df5['Score_Label']= trans 文本型数据 下面介绍更常见的，对文本数据进行转换打标签。例如新增一列，将性别男、女分别标记为0、1 使用 replace 首先介绍replace，但要注意的是...
3.1 PdPipeline¶ 开头的时候,举例说明使用到的创建pipeline的方法,直接传入由按顺序的pipeline组件组成的列表便可生成所需pipeline,而除了直接将其视为函数直接传入原始数据和一些辅助参数(如verbose控制是否打印过程)之外,还可以用类似scikit-learn中的fit_transform方法 # 延续1中的例子 #以pdp.PdPipeline传入流程列表...
df_normalized = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns) 1.3 标准化(Standardization) # 方法一:使用 apply 函数 df_standardized = df.apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()) # 方法二:使用 StandardScaler 类
trans = binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1)) df5['Score_Label'] = trans 文本型转换 下面介绍更常见的,对文本数据进行转换打标签。例如新增一列,将性别男、女分别标记为0、1 6 - 使用 replace 首先介绍replace,但要注意的是,上面说过的自定义函数相关方法依旧是可行的 ...
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() df['image_data'] = scaler.fit_transform(df['image_data']) 复制代码 可选的数据分析和可视化:根据需要对图像数据进行分析和可视化。 import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(df['image_data'].values[0]) plt.show() 复制代码 ...
df5=df.copy()binerize=Binarizer(threshold=60)trans=binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1))df5['Score_Label']=trans 1. 2. 3. 4. 文本型数据 下面介绍更常见的,对文本数据进行转换打标签。例如新增一列,将性别男、女分别标记为0、1 ...
5. 数据标准化或归一化：对于数值特征，我们可能需要将其缩放到一个特定的范围内，如0-1之间，以避免某些特征对模型的影响过大：from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler()data[['numerical_column']] = scaler.fit_transform(data[['numerical_column']])6. 编码分类变量：对于类别...
trans = binerize.fit_transform(np.array(df1['Score']).reshape(-1,1)) df5['Score_Label'] = trans 文本型数据 下面介绍更常见的,对文本数据进行转换打标签。例如新增一列,将性别男、女分别标记为0、1 使用replace 首先介绍replace,但要注意的是,上面说过的自定义函数相关方法依旧是可行的 ...