pandas pca

### 使用 Pandas 实现主成分分析 (PCA)

为了使用 Pandas 进行主成分分析，可以按照如下方式操作：

#### 导入必要的库

首先导入所需的 Python 库，包括 `pandas` 用于数据处理，以及来自 `sklearn.decomposition` 的 `PCA` 类。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

#### 加载并预处理数据

加载数据集到 DataFrame 中，并对其进行标准化处理。这一步骤非常重要，因为 PCA 对特征尺度敏感。

# 假设 data 是一个已经读取好的 DataFrame
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为实际文件路径

# 提取数值列作为特征矩阵
X = data.select_dtypes(include=['float64', 'int']).copy()

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

#### 初始化 PCA 并应用变换

设置 `n_components=None` 来保持所有主成分不变，从而获取完整的解释方差比例列表[^1]。

pca = PCA(n_components=None)
principalComponents = pca.fit_transform(X_scaled)

#### 访问解释方差比

通过访问 `explained_variance_ratio_` 属性查看各主成分所占总方差的比例。

print(pca.explained_variance_ratio_)

#### 将结果保存回 DataFrame

最后可将转换后的主成分重新放入一个新的 DataFrame 中以便进一步分析或可视化。

df_principal = pd.DataFrame(data=principalComponents, columns=[f'PC{i}' for i in range(1, principalComponents.shape[1]+1)])
result = pd.concat([data.reset_index(drop=True), df_principal], axis=1)

上述过程展示了如何利用 Pandas 和 Scikit-Learn 完成一次标准的 PCA 分析流程，其中包含了数据准备、模型训练及结果解析等环节[^3]。