Python中数据预处理（代码）-木庄网络博客

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本篇文章给大家带来的内容是关于Python中数据预处理（代码），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

1、导入标准库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

2、导入数据集

dataset = pd.read_csv('data (1).csv')  # read_csv：读取csv文件
#创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量
#iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。
X = dataset.iloc[:, :-1].values # 选取数据，不选取最后一列。
y = dataset.iloc[:, 3].values # 选取数据,选取每行的第3列数据

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 ： mean-平均值 ， median-中值 ， most_frequent-出现次数最多的数 ； axis =0取列 =1取行 
imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0)
imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])#拟合fit
X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])

4、分类数据

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
labelencoder_X=LabelEncoder()
X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0])
onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0])
X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
#因为Purchased是因变量，Python里面的函数可以将其识别为分类数据，所以只需要LabelEncoder转换为分类数字
labelencoder_y=LabelEncoder()
y=labelencoder_y.fit_transform(y)

5、将数据集分为训练集和测试集

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