本文为大家分享了python数据分析数据标准化及离散化的具体内容，供大家参考，具体内容如下
标准化
1、离差标准化
是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。
基本公式为：
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x'=（x-min）/（max-min） |
代码：
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#！／user/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#author:m10import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport mysql.connectorconn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库sql = 'select price,comment from taob'#sql语句data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据#离差标准化data1 = (data-data.min())/(data.max()-data.min())print(data1) |
运行结果
2、标准差标准化
消除单位影响以及变量自身变异影响。（零-均值标准化）
基本公式为：
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x'=（x-平均数）/标准差 |
python代码：
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#！／user/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#author:m10import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport mysql.connectorconn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库sql = 'select price,comment from taob'#sql语句data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据#标准差标准化data1 = (data-data.mean())/data.std()print(data1) |
运行结果：
3、小数定标标准化
消除单位影响
基本公式为：
其中j=lg(max(|x|)),即以10为底的x的绝对值最大的对数
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x' = x/10^j |
实现代码为：
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#！／user/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#author:m10import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport mysql.connectorconn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库sql = 'select price,comment from taob'#sql语句data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据#标准差标准化j = np.ceil(np.log10(data.abs().max()))#进一取整，abs()为取绝对值data1 = data/10**jprint(data1) |
结果：
离散化
离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中，只考虑需要用的值。离散化可以改进一个低效的算法，甚至实现根本不可能实现的算法
1、等宽离散化
将连续数据按照等宽区间标准离散化数据，好处之一是处理的数据是有限个数据而不是无限多。
使用pandas的cut方法。非等宽只需要更改cut的第二个参数，例如：第二个参数为[1,100,3000,10000,200000]，即划分为了四个区间。
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#！／user/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#author:m10import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport mysql.connectorconn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='python')#链接本地数据库sql = 'select price,comment from taob'#sql语句data = pd.read_sql(sql,conn)#获取数据#离散化data1 = data['price'].t.values#获取价格的一维数组lable=['很低','低','中','高','很高']data2 = pd.cut(data1,5,labels=lable)print(data2) |
执行结果：
2、等频率离散化
将相同数量的数据放进一个区间。
3、一维聚类离散化
按属性对数据进行聚类离散。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
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