数学建模数据预处理代码

当涉及数学建模的数据预处理时，可以根据具体的问题和数据类型选择适当的方法。以下是一些常见的数据预处理代码示例：

1. 数据读取和加载：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 读取文本文件
with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

2. 缺失值处理：

# 删除包含缺失值的行
data = data.dropna()

# 使用平均值填充缺失值
data = data.fillna(data.mean())

# 使用中位数填充缺失值
data = data.fillna(data.median())

3. 数据标准化和归一化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 使用标准化（均值为0，标准差为1）
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 使用归一化（范围在0和1之间）
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

4. 特征选择和降维：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, PCA

# 选择K个最好的特征
selector = SelectKBest(k=5)
selected_features = selector.fit_transform(data, targets)

# 使用主成分分析进行降维
pca = PCA(n_components=3)
reduced_data = pca.fit_transform(data)

这些代码示例只是给出了一些常见的数据预处理方法，具体的实施还取决于数据的特点和建模的需求。建议根据具体情况进行调整和扩展。