方法二:Z-score标准化 其中,x表示具体数值,xbar表示x所在列的均值,σ 表示x所在列的标准差。 采用这种方法处理后的标准化数据特征为:标准差为1,均值为0。 手动Z-score标准化的代码如下: 同样,sklearn库中也有对应的函数可以实现Z-score标准化。 不过,仔细观察会发现,手动的结果和使用scale()函数的结果并完
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，...
将以上步骤放在一起,完整代码如下: importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建数据框data={'A':[10,20,30,40,50],'B':[15,25,35,45,55],'C':[12,22,32,42,52]}df=pd.DataFrame(data)# 定义归一化函数defmin_max_normalize(column):return(column-column.min())/(column.max()-column.min())# 归...
# 导入库importpandasaspdimportnumpyasnp# 生成缺失数据df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=['col1','col2','col3','col4'])df.iloc[1:2,1]=np.nan#增加缺失值df.iloc[4,3]=np.nan#增加缺失值df 运行结果: 用info()方法就会返回每一列的缺失值。 代码: df.info() 运行结果: <cl...
Z-score Z-score也称为标准分数。该值/分数有助于理解数据点距离平均值有多远。并且在设置阈值之后,可以利用数据点的z得分值来定义离群值。 Zscore = (data_point -mean) / std. deviation 在本例中,我们使用SciPy stats模块中的zscore函数计算DataFrame df_diabetics中“age”列的Z分数。生成的数组z包含“ag...
从df中提取销售额数据# # 方法1: sales = df['销售额(元)']# 绘制直方图plt.hist(sales, bins=10, edgecolor='black')# 添加标题和标签plt.title('频率分布直方图') plt.xlabel('销售额(元)') plt.ylabel('频次')# 显示图形plt.show()
degree+=1X_train = np.column_stack([np.power(x_train,i)foriinrange(0,degree)]) model = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X_train.transpose(),X_train)),X_train.transpose()),y_train) plt.plot(x,y,'g') plt.xlabel("x") ...
>df<-read_csv("df.csv")--Column specification---cols(Sepal.Length=col_double(),Sepal.Width=col_double(),Petal.Length=col_double(),Petal.Width=col_double(),Species=col_character())>df #Atibble:150x5Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species<dbl><dbl><dbl><dbl><...
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value']) 计算四分位数和IQR Q1 = df['Value'].quantile(0.25) Q3 = df['Value'].quantile(0.75) IQR = Q3 Q1 lower_bound = Q1 1.5 * IQR upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR 删除异常值 data_no_outliers = df[(df['Value'] >= lower_bound) & (df[...
del df([‘col’,…],axis) 删除行列 df.column=col_name 指定列名 pandas数据筛选函数 函数名功能 df.columns 列名 df.index 索引名 df.shape 行x列 df.head(n=N) 前几行 df.tail(n=N) 后几行 df.values np对象的二维数组 df.reindex(index=[‘row1’…],columns=[‘col1’…] 重新排序 df[...