pandas 主成分分析调用

使用 pandas 进行主成分分析可以分为以下几个步骤：

1. 导入需要的库

import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

2. 读取数据

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 准备数据

将需要进行主成分分析的数据转换成 numpy 数组形式，并进行标准化处理，以确保每个变量的权重相同。

X = data.values
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = StandardScaler().fit_transform(X)

4. 进行主成分分析

pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit_transform(X)
principalDf = pd.DataFrame(data = principalComponents, columns = ['PC1', 'PC2'])

5. 分析结果

可以通过输出主成分分析后的主成分方差贡献率，来了解每个主成分对原始数据的解释力度。

print(pca.explained_variance_ratio_)

同时，可以将主成分的得分与原始数据合并，以便进一步分析。

finalDf = pd.concat([principalDf, data[['var1', 'var2', 'var3']]], axis = 1)

完整代码如下：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备数据
X = data.values
X = StandardScaler().fit_transform(X)

# 进行主成分分析
pca = PCA(n_components=2)
principalComponents = pca.fit_transform(X)
principalDf = pd.DataFrame(data = principalComponents, columns = ['PC1', 'PC2'])

# 分析结果
print(pca.explained_variance_ratio_)
finalDf = pd.concat([principalDf, data[['var1', 'var2', 'var3']]], axis = 1)
print(finalDf.head())