[github-100天机器学习]day1 data preprocessing

news2024/12/24 2:26:18

https://github.com/LiuChuang0059/100days-ML-code/blob/master/Day1_Data_preprocessing/README.md#step-6-feature-scaling—特征缩放

数据预处理

数据帧(Data Frame) 二维的表格形式，类似于电子表格或关系型数据库中的表。数据帧通常被用来存储和操作结构化数据。数据以行和列的形式组织。每一列代表一个变量，每一行代表一个观察或数据点。

例子：

data = {
    'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Lisa'],
    'Age': [28, 24, 32, 29],
    'City': ['New York', 'San Francisco', 'Chicago', 'Los Angeles']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 打印数据帧
print(df)

# 输出:
#    Name  Age           City
# 0  John   28       New York
# 1  Emma   24  San Francisco
# 2  Mike   32        Chicago
# 3  Lisa   29    Los Angeles

请添加图片描述

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug  6 02:15:40 2018

@author: liuchuang
"""

### Step 1: Importing the libraries

import numpy as np
import pandas as pd


### Step 2: Importing dataset

dataset = pd.read_csv('Data.csv')
# iloc 方法的索引是基于位置的，而不是基于标签的
X = dataset.iloc[ : , :-1].values
# 使用 Pandas 库中的 iloc 方法从数据集中提取特征（自变量）的部分
# 通过 iloc 方法可以按照索引位置来选择数据。
# 在这里，: 表示选择所有的行，-1 表示选择除了最后一列之外的所有列。
# .values 用于将结果转换为 NumPy 数组

Y = dataset.iloc[ : , 3].values #选择索引为 3 的列


### Step 3: Handling the missing data
### 使用整列的中位数或者平均值表示缺失值

from sklearn.impute import SimpleImputer   #new
#from sklearn.preprocessing import Imputer   #old-教程里的

# 从 Scikit-learn 0.22 版本开始，Imputer 类已被 SimpleImputer 类取代

# 使用sklearn.preprocessing 中的 Imputer类
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') #new
# 使用均值mean来填充缺失值,其他方法： median（中位数）、most_frequent（最频繁值）
# imputer = Imputer(missing_values = "NaN", strategy = "mean", axis = 0) #old
imputer = imputer.fit(X[ : , 1:3])
# 使用 fit 方法将 SimpleImputer 对象适应（fit）到数据集的指定列
# X[:, 1:3] 表示选取数据集 X 的所有行（:），以及列索引为 1 到 2（不包括索引 3）的列（1:3）
X[ : , 1:3] = imputer.transform(X[ : , 1:3])
# 使用 transform 方法将填充后的数据替换原始数据集中指定的列
# imputer 对象将使用之前计算得到的填充信息来填充 X 数据集中选定的列，将缺失值替换为填充值
### step4: Encoding categorical data


from sklearn.compose import ColumnTransformer   #new

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

# 对第一个特征列进行标签编码
labelencoder_X = LabelEncoder()     
# 使用 LabelEncoder 对第一个特征列进行标签编码，将类别值转换为数值
X[ : , 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[ : , 0])

# 使用 ColumnTransformer 类指定对第一个特征列进行独热编码，并将其与 OneHotEncoder 相关联。
ct = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), [0])], remainder='passthrough')#new
X = ct.fit_transform(X)#new
#onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])#old
#X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()    #old
# 使用 ColumnTransformer 来代替过时的 categorical_features 参数，以实现对指定列的独热编码


#对目标变量进行标签编码
labelencoder_Y = LabelEncoder() #使用 LabelEncoder 对目标变量进行标签编码
Y =  labelencoder_Y.fit_transform(Y)


### Step 5: Splitting the datasets into training sets and Test sets


from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split( X , Y , test_size = 0.2, random_state = 0)
# 数据集分成训练集和测试集
# 分的比例通常 8:2
# 使用sklearn.cross_validation 中 train_test_split 类


### Step 6: Feature Scaling---特征缩放

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
X_train = sc_X.fit_transform(X_train)
X_test = sc_X.fit_transform(X_test)

# 使用欧几里得距离
# 特征与 标度有关，一个特征比其他的特征范围更大 该特征值成为主导