再将dataframe转成numpy数组(to_numpy())值标准化

可以使用sklearn库的StandardScaler类进行标准化，示例代码如下：

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

从给出的iris.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。

以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
iris = pd.read_csv('iris.csv')

# 将数据转换为numpy数组，并打乱数据
data = iris.to_numpy()
np.random.shuffle(data)

# 划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3)

# 将训练集和验证集分别拆分为输入和输出
x_train, y_train = train_data[:, :-1], train_data[:, -1]
x_test, y_test = test_data[:, :-1], test_data[:, -1]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)

首先使用pandas读取iris.csv文件，然后将数据转换为numpy数组。为了防止数据的顺序影响训练结果，使用np.random.shuffle()函数打乱数据。

接着，使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为7:3。然后，将训练集和测试集分别拆分为输入和输出，即x_train和y_train、x_test和y_test。

最后，使用StandardScaler()函数对训练集和测试集的输入数据进行标准化处理，使得数据的均值为0，方差为1。

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。