csv文件 将元素转变成特征值,并对其完成特征编码 pandas
时间: 2024-04-29 14:22:45 浏览: 18
在pandas中,可以使用get_dummies函数将某一列的元素转化为特征值,并完成特征编码。示例如下:
假设有一个csv文件如下:
```
name,gender,age
Tom,Male,25
Lucy,Female,30
Mike,Male,35
```
首先,读取csv文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('example.csv')
```
接着,使用get_dummies函数将gender列的元素转化为特征值:
```python
df = pd.get_dummies(df, columns=['gender'])
```
此时,数据框df的结构如下:
```
name age gender_Female gender_Male
0 Tom 25 0 1
1 Lucy 30 1 0
2 Mike 35 0 1
```
其中,gender列被拆分成两列gender_Female和gender_Male,并且对应的元素被编码成0和1。这样,我们就完成了对csv文件中某一列元素的特征编码。
相关问题
对automobile数据集实现PCA编码,并用matplotlib实现PCA主特征数据显示
好的,以下是一个Python代码实现对automobile数据集实现PCA编码,并用matplotlib实现PCA主特征数据显示的方法。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载automobile数据集
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data', header=None)
# 设置列名
columns = ['symboling', 'normalized_losses', 'make', 'fuel_type', 'aspiration', 'num_of_doors', 'body_style',
'drive_wheels', 'engine_location', 'wheel_base', 'length', 'width', 'height', 'curb_weight',
'engine_type', 'num_of_cylinders', 'engine_size', 'fuel_system', 'bore', 'stroke', 'compression_ratio',
'horsepower', 'peak_rpm', 'city_mpg', 'highway_mpg', 'price']
data.columns = columns
# 选取数值型特征
numeric_features = ['normalized_losses', 'wheel_base', 'length', 'width', 'height', 'curb_weight',
'engine_size', 'bore', 'stroke', 'compression_ratio', 'horsepower', 'peak_rpm', 'city_mpg', 'highway_mpg', 'price']
numeric_data = data[numeric_features]
# 处理缺失值
numeric_data = numeric_data.replace('?', np.nan)
numeric_data = numeric_data.dropna().astype(float)
# 计算数据的均值
mean = np.mean(numeric_data, axis=0)
# 中心化数据
centered_data = numeric_data - mean
# 计算协方差矩阵
covariance_matrix = np.cov(centered_data.T)
# 计算特征向量和特征值
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(covariance_matrix)
# 对特征值进行排序
idx = eigenvalues.argsort()[::-1]
eigenvalues = eigenvalues[idx]
eigenvectors = eigenvectors[:,idx]
# 选取前k个特征向量
k = 2
selected_eigenvectors = eigenvectors[:,:k]
# 降维
reduced_data = centered_data.dot(selected_eigenvectors)
# 可视化
plt.scatter(reduced_data[:,0], reduced_data[:,1], alpha=0.5)
plt.show()
```
在上面的代码中,我们首先加载了automobile数据集,并选取了数值型特征。然后我们处理了缺失值,计算了数据的均值,对数据进行中心化,计算了协方差矩阵,以及特征向量和特征值。然后我们对特征值进行排序,选取前k个特征向量,进行降维,并用matplotlib将降维后的数据可视化。
将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,按student_answer_path生成csv文件并保存,编码方式采用‘UTF-8’,所有值保留3位小数,小数点后尾部的0无需保存
好的,您可以使用以下代码来将第3步得到的特征数据X_new与y按列合并处理成新的DataFrame,并保存为csv文件:
```python
import pandas as pd
# 将X_new和y按列合并
df_new = pd.DataFrame(X_new)
df_new.columns = ['feat_' + str(i) for i in range(X_new.shape[1])]
df_new['score'] = y_train
# 保存为csv文件
df_new.round(3).to_csv('student_answer_path.csv', index=False, encoding='utf-8')
```
其中,我们使用pandas库将X_new和y按列合并为一个新的DataFrame,然后对新的DataFrame的列名进行命名,并使用round方法将所有值保留3位小数。最后使用to_csv方法将DataFrame保存为csv文件,其中设置index=False表示不保存行索引,encoding='utf-8'表示采用UTF-8编码方式保存文件。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)