import pandas as pd from sklearn import preprocessing data=pd.read_csv('wine .csv',encoding='gbk') data data.isna().sum() 变量均值对缺失值进行填充 data['灰的碱度'] = data['灰的碱度'].fillna(data['灰的碱度'].mean()) data['苹果酸'] = data['苹果酸'].fillna(data['苹果酸'].mean()) data['镁'] = data['镁'].fillna(data['镁'].mean()) data['黄酮类化合物'] = data['黄酮类化合物'].fillna(data['黄酮类化合物'].mean()) data['色彩强度'] = data['色彩强度'].fillna(data['色彩强度'].mean()) data['色调'] = data['色调'].fillna(data['色调'].mean()) dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min())) data.iloc[:,1:]=dt data代码解释
时间: 2023-10-17 12:05:17 浏览: 50
这段代码是对读取的名为'wine.csv'的数据进行缺失值处理和数据归一化的操作。
首先,使用pandas库中的read_csv函数读取名为'wine.csv'的数据文件,并指定编码方式为'gbk'。其次,使用isna()函数检查数据中是否存在缺失值,sum()函数统计每列中缺失值的数量。
接下来,对数据中的缺失值进行填充。使用fillna()函数将每个变量的缺失值填充为该变量的均值,例如:data['灰的碱度'] = data['灰的碱度'].fillna(data['灰的碱度'].mean())。
最后,使用sklearn库中的preprocessing模块对数据进行归一化处理。使用iloc函数选取所有行和从第二列到最后一列的所有列,并使用min()和max()函数分别计算每列数据的最小值和最大值。将数据进行归一化处理后,使用iloc函数将处理后的数据替换原来的数据。
相关问题
import pandas as pd from sklearn import preprocessing data=pd.read_csv('wine .csv',encoding='gbk') data
这段代码使用了pandas和scikit-learn库来读取一个名为'wine.csv'的数据集,并将其存储在名为'data'的变量中。具体来说,它使用了read_csv函数来读取CSV格式的数据集文件,并指定了文件的编码方式为'gbk'。然后将读取到的数据集存储在'data'变量中。这个数据集可能包含了葡萄酒的化学分析结果,用于预测葡萄酒的种类。
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
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