处理缺失值:在计算Z-score之前,使用fillna()方法填充缺失值。 处理标准差为0的特征:在计算Z-score之前,检查并移除标准差为0的特征。 代码语言:txt 复制 # 处理缺失值 df.fillna(0, inplace=True) # 移除标准差为0的特征 df = df.loc[:, df.std() != 0] # 再次进行Z-score归一化 df_
returnlower, upper 2. Z-score Z-score为标准分数,测量数据点和平均值的距离,若A与平均值相差2个标准差,Z-score为2。当把Z-score=3作为阈值去剔除异常点时,便相当于3sigma。 defz_score(s): z_score = (s - np.mean(s)) / np.std(...
问pandas DataFrame (python)中的Z-score归一化EN下面的代码为pandas df列中的每个值计算z得分。然后，...
min()) / (df.max() - df.min()) 使用scale方法进行标准化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn import preprocessing import numpy as np X_train = np.array([[ 1., -1., 2.], [ 2., 0., 0.], [ 0., 1., -1.]]) X_scaled = preprocessing.scale(X...
【例】请使用Python检查df数据中的重复值。 关键技术: duplicated方法。 利用duplicated()方法检测冗余的行或列,默认是判断全部列中的值是否全部重复,并返回布尔类型的结果。对于完全没有重复的行,返回值为False。对于有重复值的行,第一次出现重复的那一行返回False,其余的返回True。本案例的代码及运行结果如下: ...
df4=zscore_data(df3) df4.head() 经过上述的处理,我们就可以用上面的数据进行建立模型了。 模型构建 1、K-means聚类 采用K-Means算法对客户数据进行客户分群,聚成五类(需结合业务的理解与分析来确定客户的类别数量) k=5 # 调用k-means算法model = KMeans(n_clusters=k, init='random',random_state=28...
import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3) 方法一 df=df.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) 方法二 df=(df - df.min()) / (df.max() - df.min()) 12345678 使用scale方法进行标...
df = pd.read_csv('datasets/dpc-covid19-ita-regioni.csv') df.dropna(axis=1, inplace=True) df.tail(10) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 图片 二、z 得分(Z-Score) 前面说过,标准化是将数据集中的特征值转换为具有均值为 0 和标准差为 1 的分布。Z-Score 标准化的公式为: ...
df_text = pd.read_table('') df_csv = pd.read_csv('') #加载多个文件 #读取多个文件并合并成一个新文件 import global #设置文件的路径 path = '路径放这里' #合并多个数组 all_files =global.global(path+'/*.csv') all_data = []
按Z-score排序: 对DataFrame按Z-score进行排序。 以下是示例代码: python import pandas as pd import numpy as np # 创建示例数据 data = { 'Fund_Name': ['Fund A', 'Fund B', 'Fund C', 'Fund D'], 'Returns': [0.1, 0.2, 0.15, 0.25], 'Risk': [0.05, 0.1, 0.08, 0.12] } df = ...