如何用python将数据类型转换为字符串类型（python数据变换如何实现）

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   、数据规范化    
    
    
   ，即归一化的方法

常见方法：最小-规范化   


     


     


     

、z-score规范化



 




 




 




、小数定标规范化

importpandasaspd df=pd.DataFrame(A.data[:,3:6]) df.columns=A.feature_names[3:6] #最小-规范化   


     


     


     

，支持矢量运算 (df-df.min())/(df.max()-df.min()) #使用sklearn中的preprocessing模块 fromsklearnimportpreprocessing preprocessing.minmax_scale(df) #z-score规范化：结果=（数值-均值）/标准差



 




 




 




，处理后数据的均值为0   

   

   

  ，标准差为1 (df-df.mean())/df.std() #使用sklearn中的preprocessing模块 fromsklearnimportpreprocessing preprocessing.scale(df) #小数定标规范化：常见落在[-1,1]区间    

     

     

     
，通过移动小数点的位数实现




  




  




  




，移动位数取决于属性绝对值的值的位数 #ceil向上取整 importnumpyasnp df/10**np.ceil(np.log10(df.abs().max()))

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  、连续属性离散化

常见方法：分箱法（等宽法    

     

     

     
、等频法）




  




  




  




、聚类

importpandasaspd #等宽法,5个箱子  


  


  


 ，标签为0-4 pd.cut(df.AGE,5,label=range(5)) #等频法 pd.qcut(df.AGE,5,label=range(5))

以上就是python数据变换的实现     
     
     
     ，希望对大家有所帮助  
    
    
    
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