数学建模数据预处理python代码

以下是几种不同方面的Python实现数学建模数据预处理的代码示例: ### 数据标准化 此代码使用`StandardScaler`对数据进行标准化处理。 ```python from numpy import set_printoptions from sklearn.preprocessing import StandardScaler from pandas import read_csv filename = 'pima.csv' names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] data = read_csv(filename, names=names) # 数据分割 array = data.values X = array[:, 0:8] Y = array[:, 8] # 数据转换 transformer = StandardScaler().fit(X) newX = transformer.transform(X) # 设置准确度 set_printoptions(precision=3) print(newX) ``` 此代码来源于引用内容[^1]。 ### 数据划分训练集和测试集 该代码使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设data是你的数据集 X = data.drop('目标列', 1) # X是特征列 y = data['目标列'] # y是目标列 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) ``` 此代码来源于引用内容[^2]。 ### z-score单列标准化 以下代码使用`scale`函数对单列数据进行z-score标准化。 ```python from sklearn.preprocessing import scale # 假设df是你的数据框 df['增值税'] = scale(df['增值税'].values.reshape(-1, 1)) ``` 此代码来源于引用内容[^4]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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