当前位置: 首页 > news >正文

做网站需要多少钱西安网络营销的优势

做网站需要多少钱西安,网络营销的优势,论述网站建设流程,北京网络网站建设价格大家好,如果你对数据科学感兴趣,那么数据清洗可能对你来说是一个熟悉的术语,本文将向你介绍使用Pandas进行数据清洗的过程。我们的数据通常来自多个资源,而且并不干净,它可能包含缺失值、重复值、错误或不需要的格式等…

大家好,如果你对数据科学感兴趣,那么数据清洗可能对你来说是一个熟悉的术语,本文将向你介绍使用Pandas进行数据清洗的过程。我们的数据通常来自多个资源,而且并不干净,它可能包含缺失值、重复值、错误或不需要的格式等,在这种混乱的数据上运行实验会导致错误的结果。因此,在将数据输入模型之前,有必要对数据进行准备,这种通过识别和解决潜在的错误、不准确性和不一致性来准备数据的做法被称为数据清洗。

本文将使用著名的鸢尾花数据集进行操作。鸢尾花数据集包含三个品种的鸢尾花的四个特征测量值:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。本文将使用以下库:

  • Pandas:用于数据处理和分析的强大库

  • Scikit-learn:提供数据预处理和机器学习的工具

1. 加载数据集

使用Pandasread_csv()函数加载鸢尾花数据集:

column_names = ['id', 'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']
iris_data = pd.read_csv('data/Iris.csv', names= column_names, header=0)
iris_data.head()

输出:

idsepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthspecies
15.13.51.40.2Iris-setosa
24.93.01.40.2Iris-setosa
34.73.21.30.2Iris-setosa
44.63.11.50.2Iris-setosa
55.03.61.40.2Iris-setosa

参数header=0表示CSV文件的第一行包含列名(标题)。

2. 探索数据集

为了深入了解数据集的基本信息,本文将使用pandas的内置函数打印一些基本信息:

print(iris_data.info())
print(iris_data.describe())

输出:

RangeIndex: 150 entries, 0 to 149
Data columns (total 6 columns):#   列名           非空计数         类型  
---  ------        --------------  -----  0   id            150 non-null    int64  1   sepal_length  150 non-null    float642   sepal_width   150 non-null    float643   petal_length  150 non-null    float644   petal_width   150 non-null    float645   species       150 non-null    object 
dtypes: float64(4), int64(1), object(1)
memory usage: 7.2+ KB
None

图片

iris_data.describe()的输出结果

info()函数有助于了解数据帧的整体结构、每列中非空值的数量以及内存使用情况,而汇总统计信息则提供了数据集中数值特征的概览。

3. 检查类别分布

这是了解分类列中类别分布情况的重要步骤,对于分类任务来说非常重要,可以使用Pandas中的value_counts()函数来执行此步骤。

print(iris_data['species'].value_counts())

输出:

Iris-setosa        50
Iris-versicolor    50
Iris-virginica     50
Name: species, dtype: int64

输出的结果显示,数据集是平衡的,每个品种的代表数量相等,这为所有3个类别进行公平评估和比较奠定了基础。

4. 删除缺失值

由于从info()方法明显可见本文的数据中有5列没有缺失值,因此本文将跳过此步骤。但如果遇到任何缺失值,可以使用以下命令处理它们:

iris_data.dropna(inplace=True)

5. 删除重复值

重复值可能会扭曲我们的分析结果,因此本文会从数据集中删除它们。首先使用下面的命令检查是否存在重复值:

duplicate_rows = iris_data.duplicated()
print("Number of duplicate rows:", duplicate_rows.sum())

输出:

Number of duplicate rows: 0

本文的数据集中没有重复值。不过,如果有重复值,可以使用drop_duplicates()函数将其删除:

iris_data.drop_duplicates(inplace=True)

6. 独热编码

对于分类分析,本文将对品种列进行独热编码。由于机器学习算法更适合处理数值数据,所以本文进行独热编码这一步骤。独热编码过程将分类变量转换为二进制(01)格式。

encoded_species = pd.get_dummies(iris_data['species'], prefix='species', drop_first=False).astype('int')
iris_data = pd.concat([iris_data, encoded_species], axis=1)
iris_data.drop(columns=['species'], inplace=True)

图片

7. 浮点数列的归一化

归一化是将数值特征缩放为均值为0、标准差为1的过程,这一过程旨在确保各特征对分析的贡献相等。本文将对浮点数列进行归一化,以便进行一致的缩放。

from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
cols_to_normalize = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']
scaled_data = scaler.fit(iris_data[cols_to_normalize])
iris_data[cols_to_normalize] = scaler.transform(iris_data[cols_to_normalize])

图片

归一化后的iris_data.describe()输出结果

8. 保存清洗后的数据集

将清洗后的数据集保存到新的CSV文件中。

iris_data.to_csv('cleaned_iris.csv', index=False)

如果完成上述步骤,你已成功使用Pandas清洗了第一个数据集。在处理复杂数据集时,可能会遇到其他挑战,然而本文介绍的基本技术将帮助你入门,并为开始数据分析做好准备。

http://www.zhongyajixie.com/news/36729.html

相关文章:

  • 做热处理工艺的网站有哪些中国今天新闻最新消息
  • 新疆网络信号好吗新余seo
  • 要想提高网站排名应该如何做热狗网站排名优化外包
  • scratch少儿编程网站网络推广工作好吗
  • ipa文件自己网站怎么做下载百度账号中心
  • 百度快照网站seo是什么意思新手怎么做seo
  • 什么网站可以做棋谱在百度怎么发广告做宣传
  • 网站建设如何导入音乐上海最新疫情
  • 网站宣传的劣势网站优化系统
  • 可以做网络推广的网站自建站
  • 天津外贸网站建设公司江阴企业网站制作
  • sz住房和城乡建设部网站网络营销有什么方式
  • 新手怎么做html5网站南宁网站制作
  • wordpress网站前台打开慢品牌运营包括哪些内容
  • 咸阳网站开发公司seo系统培训哪家好
  • 邱县手机网站建设谷歌外贸网站推广
  • ppt做视频 模板下载网站江西短视频seo搜索报价
  • 网站建设网络推广首选公司投资网站建设方案
  • 网站和后台新手如何做网上销售
  • 做一个展示网站多少钱泉州全网推广
  • 平安保险网站活动推广朋友圈文案
  • 外贸常用网站掉发脱发严重是什么原因
  • 凡科网站建设优书网首页
  • asp.net窗体网站app宣传推广方案
  • 公司网页网站建设广州百度推广外包
  • 我做网站了圆通seo的中文是什么
  • 工厂怎么做网站惠州市seo广告优化营销工具
  • 国家工信部 网站备案网上seo研究
  • 网站建设的建议例子百度账号注册申请
  • 建c2c网站费用营销策划方案案例