dataset = data.Global_active_power.values.astype('float32')
时间: 2024-03-15 15:42:24 浏览: 11
这段代码将 Pandas 数据框中名为 "Global_active_power" 的列提取出来,并将其转换为 NumPy 数组类型。具体来说,它先使用了 Pandas 库的 ".values" 属性将数据框转换为 NumPy 数组,然后使用 ".astype('float32')" 方法将数据类型转换为 32 位浮点数,最后将结果保存到名为 "dataset" 的变量中。
这么做的目的通常是为了方便后续的数据处理和建模。在机器学习和深度学习中,通常使用 NumPy 数组作为输入数据。
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dataset = pd.read_csv('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.txt', sep=';', header=0, low_memory=False, infer_datetime_format=True, engine='c', parse_dates={'datetime':[0,1]}, index_col=['datetime']) dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值 values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型,提高精度和速度 dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"],errors='coerce') dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"],errors='coerce') dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"],errors='coerce') dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"],errors='coerce') dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"],errors='coerce')请把这段代码改成阅读excel格式的数据集
好的,可以使用pandas中的`read_excel`方法来读取Excel格式的数据集,修改后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
dataset = pd.read_excel('D:/household_power_consumption/household_power_consumption.xlsx', header=0,
index_col=0, parse_dates=True, sheet_name='Sheet1')
dataset.replace('?', np.nan, inplace=True) # 替换异常值
values = dataset.values.astype('float32') # 统一数据类型为float类型,提高精度和速度
dataset["Global_active_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_active_power"], errors='coerce')
dataset["Global_reactive_power"] = pd.to_numeric(dataset["Global_reactive_power"], errors='coerce')
dataset["Voltage"] = pd.to_numeric(dataset["Voltage"], errors='coerce')
dataset["Global_intensity"] = pd.to_numeric(dataset["Global_intensity"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_1"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_1"], errors='coerce')
dataset["Sub_metering_2"] = pd.to_numeric(dataset["Sub_metering_2"], errors='coerce')
```
其中,`read_excel`方法的参数和`read_csv`方法的参数有些许不同,需要注意。`header=0`表示第一行为列名,`index_col=0`表示将第一列作为行索引,`parse_dates=True`表示对日期时间格式的数据进行解析。`sheet_name='Sheet1'`表示读取Excel文件中名为“Sheet1”的工作表。
dataset = data.Global_active_power.values.astype('float32') # Reshape the numpy array into a 2D array with 1 column dataset = np.reshape(dataset, (-1, 1)) # Create an instance of the MinMaxScaler class to scale the values between 0 and 1 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # Fit the MinMaxScaler to the transformed data and transform the values dataset = scaler.fit_transform(dataset) # Split the transformed data into a training set (80%) and a test set (20%)
这段代码是用于数据预处理的,主要包括以下几个步骤:
1. 将原始数据集中的Global_active_power列提取出来,并将数据类型转换为float32。
2. 将提取出来的数据集变成一个二维数组,其中只有一列。
3. 利用MinMaxScaler将数据集中的数值缩放到0-1之间。
4. 将缩放后的数据集按照8:2的比例分割成训练集和测试集。
这些预处理步骤可以帮助我们更好地训练模型和评估模型的性能。