再将dataframe转成numpy数组(to_numpy())值标准化
时间: 2023-12-17 12:01:57 浏览: 32
可以使用sklearn库的StandardScaler类进行标准化,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 获取特征列
X = df.iloc[:, :-1].values
# 标准化特征列
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 获取标签列
y = df.iloc[:, -1].values
```
其中,X为标准化后的特征列,y为标签列。
相关问题
DataFrame转换成numpy数组的具体过程详解
将DataFrame转换为numpy数组的具体过程如下:
1. 导入pandas和numpy库:首先,你需要导入pandas和numpy库,这两个库是将DataFrame转换成numpy数组所必需的。
2. 使用.values属性:你可以使用DataFrame.values属性将DataFrame转换为numpy数组,调用该属性后,返回的是一个numpy的ndarray对象。
3. 定义数组:在将DataFrame转换为numpy数组之前,你需要定义一个numpy数组来存储DataFrame数据。
4. 将数据拷贝到数组:使用numpy库中的copy函数将DataFrame数据拷贝到定义好的numpy数组中。
5. 转换完成:转换完成后,你可以使用numpy数组进行计算或其他操作。
总之,将DataFrame转换为numpy数组的过程非常简单,只需要几行代码就可以完成,同时numpy数组也是进行数据处理和分析的一个非常重要的数据结构。
1. 从给出的csv文件中加载数据,并划分为训练集和验证集,划分比例为:训练集/验证集=7/3。注意需要做数据的标准化,可使用pandas读取数据,再将dataframe转成numpy数组(to_numpy()),然后打乱数据、再切片、值标准化。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将dataframe转成numpy数组
data = data.to_numpy()
# 打乱数据
data = shuffle(data)
# 划分数据
train_size = int(len(data) * 0.7)
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:]
# 对训练集和验证集进行标准化
scaler = StandardScaler()
train_data[:, :-1] = scaler.fit_transform(train_data[:, :-1])
val_data[:, :-1] = scaler.transform(val_data[:, :-1])
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