不用删除缺失值和重复值,我的数据预处理包括缺失值的查找、异常值的查找、数据标准化等,向我重新发一个代码,实现上文和前文的要求
时间: 2024-02-22 18:57:51 浏览: 18
好的,以下是一个简单的数据预处理的代码,包括缺失值的查找、异常值的查找、数据标准化等:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查找缺失值
missing_values = data.isnull().sum()
# 查找异常值(以列为单位)
for col in data.columns:
# 计算该列的均值和标准差
mean = np.mean(data[col])
std = np.std(data[col])
# 找出该列中超出平均值两倍标准差的数据
outliers = [x for x in data[col] if (x > mean + 2 * std)]
# 打印异常值
if len(outliers) > 0:
print('Column {} has outliers: {}'.format(col, outliers))
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)
```
在这个代码中,我们使用pandas库读取数据,使用`isnull()`函数查找缺失值,并使用numpy库计算均值和标准差来查找异常值。然后,我们使用`StandardScaler()`函数对数据进行标准化处理。注意,这里的数据标准化是指将每个特征缩放到均值为0,方差为1的标准正态分布上。