df_log = pd.DataFrame() 什么意思

这行代码创建了一个空的 Pandas 数据帧（DataFrame），并将其赋值给变量 df_log。 Pandas 是一个 Python 库，用于数据处理和分析。DataFrame 是 Pandas 中的一种数据结构，类似于电子表格或数据库中的表格。这个空的数据帧可以用来存储数据，然后在后续的代码中使用 Pandas 函数和方法对数据进行操作和分析。

相关问题

df_log = pd.DataFrame(df_log) 什么意思

这行代码的意思是将一个 pandas Series 或者一个 pandas DataFrame 转换成一个新的 DataFrame。如果原来的数据已经是 DataFrame 类型了，那么这个操作相当于创建一个原 DataFrame 的副本。如果原来的数据是 Series 类型，那么这个操作会把这个 Series 转换成一个只有一列的 DataFrame。

在这个代码中，假设 df_log 是一个 pandas Series 或 DataFrame 类型的变量，然后将其转换成一个新的 DataFrame，并把这个新的 DataFrame 赋值给变量 df_log，所以最终 df_log 变成了 DataFrame 类型的变量。

import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import kstest #from sklearn import preprocessing # get a column from dataframe def select_data(data, ny): yName = data.columns[ny] Y = data[yName] return Y # see which feature is normally distributed from dataframe def normal_test(df): for i in range(len(df.columns)): y = select_data(df,i) p = kstest(y,'norm') print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1])) # rescale feature i in dataframe def standard_rescale(df, i): y = select_data(df,i) m = np.mean(y) s = np.std(y) y = (y-m)/s return y # log-transform feature of dataframe def log_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.log(y) return y # square root transform feature of dataframe def sqrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.sqrt(y) return y # cube root transform feature of dataframe def cbrt_transform(df,i): y = select_data(df,i) y = np.cbrt(y) return y # transform dataframe into one of: standard, log, sqrt, cbrt def transform_dataframe(df, transformation): df_new = [] if transformation == "standard": for i in range(len(df.columns)-1): y = standard_rescale(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "log": for i in range(len(df.columns)-1): y = log_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "sqrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = sqrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) elif transformation == "cbrt": for i in range(len(df.columns)-1): y = cbrt_transform(df,i) df_new.append(y) df_new.append(df.iloc[:,no_feats]) else: return "wrong arguments" df_new = pd.DataFrame(df_new) df_new = df_new.T return df_new df = pd.read_csv('iris.csv') no_feats = 4 df.columns =['0', '1', '2', '3', '4'] #normal_test(df) df_standard = transform_dataframe(df, "standard") #df_log = transform_dataframe(df, "log") #df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt") #df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt") #df_wrong = transform_dataframe(df, "lo") #print("standard-----------------------------------------") #normal_test(df_standard) #print("log-----------------------------------------") #normal_test(df_log) #print("square root-----------------------------------------") #normal_test(df_sqrt) #print("cube root-----------------------------------------") #normal_test(df_cbrt) result = df_standard # create new csv file with new dataframe result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)解释每一行代码

import numpy as np 
import pandas as pd 
from scipy.stats import kstest 

#定义一个函数，从DataFrame中获取指定列的数据
def select_data(data, ny):
    yName = data.columns[ny]
    Y = data[yName]
    return Y

#定义一个函数，用于检验DataFrame中的每个特征是否符合正态分布
def normal_test(df):
    for i in range(len(df.columns)):
        y = select_data(df,i)
        p = kstest(y,'norm')
        print("feature {}, p-value = {}".format(i,p[1]))

#定义一个函数，用于将指定列的特征进行标准化处理
def standard_rescale(df, i):
    y = select_data(df,i)
    m = np.mean(y)
    s = np.std(y)
    y = (y-m)/s
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行log变换
def log_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.log(y)
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行平方根变换
def sqrt_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.sqrt(y)
    return y

#定义一个函数，用于对指定列的特征进行立方根变换
def cbrt_transform(df,i):
    y = select_data(df,i)
    y = np.cbrt(y)
    return y

#定义一个函数，用于对DataFrame中的特征进行不同的变换
def transform_dataframe(df, transformation):
    df_new = []
    if transformation == "standard":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = standard_rescale(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "log":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = log_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "sqrt":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = sqrt_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    elif transformation == "cbrt":
        for i in range(len(df.columns)-1):
            y = cbrt_transform(df,i)
            df_new.append(y)
        df_new.append(df.iloc[:,no_feats])
    else:
        return "wrong arguments"
    
    df_new = pd.DataFrame(df_new)
    df_new = df_new.T
    return df_new

#读入iris.csv文件，并将第一行的列名替换为0,1,2,3,4
df = pd.read_csv('iris.csv')
no_feats = 4
df.columns =['0', '1', '2', '3', '4']

#对DataFrame中的每个特征进行正态性检验
#normal_test(df)

#对DataFrame进行标准化处理
df_standard = transform_dataframe(df, "standard")

#对DataFrame进行log变换
#df_log = transform_dataframe(df, "log")

#对DataFrame进行平方根变换
#df_sqrt = transform_dataframe(df, "sqrt")

#对DataFrame进行立方根变换
#df_cbrt = transform_dataframe(df, "cbrt")

#调用了一个不存在的变换，测试是否会返回错误提示
#df_wrong = transform_dataframe(df, "lo")

#分别对标准化、log、平方根、立方根变换后的DataFrame进行正态性检验
#print("standard-----------------------------------------")
#normal_test(df_standard)
#print("log-----------------------------------------")
#normal_test(df_log)
#print("square root-----------------------------------------")
#normal_test(df_sqrt)
#print("cube root-----------------------------------------")
#normal_test(df_cbrt)

#将标准化后的DataFrame保存为iris_std.csv文件
result = df_standard
result.to_csv(r'iris_std.csv', index = False, header=True)

该程序是一个数据预处理的示例，其主要作用是读入一个包含鸢尾花数据的CSV文件，然后对数据进行不同的变换，包括标准化、log变换、平方根变换和立方根变换，并将变换后的结果保存到新的CSV文件中。程序中使用了numpy、pandas、scipy.stats等库，其中的函数包括对DataFrame中的特征进行正态性检验的normal_test函数，将指定列的特征进行标准化处理的standard_rescale函数，对指定列的特征进行log、平方根和立方根变换的log_transform、sqrt_transform和cbrt_transform函数，以及对整个DataFrame进行不同变换的transform_dataframe函数。在实际应用中，我们可以根据具体数据的特点选择合适的变换方式，以提高模型的性能和准确度。