python数据整理规范形式_机器学习:数据预处理(清洗/集成/变换/规约)及Python实现...
时间: 2023-08-01 09:06:07 浏览: 69
对于Python数据整理规范形式,一般会遵循以下步骤:
1. 数据清洗:处理缺失值、异常值、重复值等问题,确保数据质量。
2. 数据集成:将多个数据来源的信息整合在一起,形成一个数据集。
3. 数据变换:对数据进行转换,例如将连续型数据离散化、将字符型数据数字化等。
4. 数据规约:对数据进行简化,例如将数据进行抽样、将数据聚合等。
在Python中,可以使用pandas等工具进行数据整理。以下是一个简单的数据整理代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 处理缺失值
data = data.fillna(method='ffill')
# 处理重复值
data = data.drop_duplicates()
# 连续型数据离散化
data['age'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 18, 25, 35, 60, 100], labels=['under 18', '18-25', '25-35', '35-60', 'over 60'])
# 字符型数据数字化
data['gender'] = data['gender'].map({'male': 0, 'female': 1})
# 数据聚合
data = data.groupby(['age', 'gender']).mean()
# 输出结果
print(data.head())
```
以上代码中,我们使用了pandas库中的fillna、drop_duplicates、cut、map和groupby等方法,对数据进行了清洗、转换和规约。