pandas 数据归一化以及行删除例程的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

如下所示:

#coding:utf8
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
 
# 如果有id列,则需先删除id列再进行对应操作,最后再补上
# 统计的时候不需要用到id列,删除的时候需要考虑
# delete row
def row_del(df, num_percent, label_len = 0):
	#print list(df.count(axis=1))
	col_num = len(list(list(df.values)[1])) - label_len # -1为考虑带标签
	if col_num<0:
		print 'Error'
	#print int(col_num*num_percent)
	return df.dropna(axis=0, how='any', thresh=int(col_num*num_percent))
 
# 如果有字符串类型,则报错
# data normalization -1 to 1
# label_col: 不需考虑的类标,可以为字符串或字符串列表
# 数值类型统一到float64
def data_normalization(df, label_col = []):
	lab_len = len(label_col)
	print label_col
	if lab_len>0:
		df_temp = df.drop(label_col, axis = 1)
		df_lab = df[label_col]
		print df_lab
	else:
		df_temp = df
	max_val = list(df_temp.max(axis=0))
	min_val = list(df_temp.min(axis=0))
	mean_val = list((df_temp.max(axis=0) + df_temp.min(axis=0)) / 2)
	nan_values = df_temp.isnull().values
	row_num = len(list(df_temp.values))
	col_num = len(list(df_temp.values)[1])
	for rn in range(row_num):
		#data_values_r = list(data_values[rn])
		nan_values_r = list(nan_values[rn])
		for cn in range(col_num):
			if nan_values_r[cn] == False:
				df_temp.values[rn][cn] = 2 * (df_temp.values[rn][cn] - mean_val[cn])/(max_val[cn] - min_val[cn])
			else:
				print 'Wrong'
	for index,lab in enumerate(label_col):
		df_temp.insert(index, lab, df_lab[lab])
	return df_temp
 
 
# 创建一个带有缺失值的数据框:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3), index=list('abcde'), columns=['one','two','three'])
df.ix[1,:-1]=np.nan
df.ix[1:-1,2]=np.nan
df.ix[0,0]=int(1)
df.ix[2,2]='abc'
 
# 查看一下数据内容:
print '\ndf1'
print df
 
print row_del(df, 0.8)
 
print '-------------------------'
 
df = data_normalization(df, ['two', 'three'])
print df
 
print df.dtypes
 
print (type(df.ix[2,2]))

以上这篇pandas 数据归一化以及行删除例程的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python如何在终端里面显示一张图片

python如何在终端里面显示一张图片

Linux终端里面可谓是奇妙无限,很多优秀的软件都诞生在终端里面。相较之下,Windows本身的理念和Linux就不一致,所以,你懂得。 下面,我们不妨先思考一下,如何在终端里面显示一...

python用插值法绘制平滑曲线

python用插值法绘制平滑曲线

本文实例为大家分享了python用插值法绘制平滑曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 原图: 平滑处理后: 代码实现如下: # 1. 随机构造数据 import numpy...

Python3中lambda表达式与函数式编程讲解

简单来说,编程中提到的 lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数。其一般有如下几种使用方式: 1、lambda的一般形式是关...

详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

详解Python实现多进程异步事件驱动引擎

本文介绍了详解Python实现多进程异步事件驱动引擎,分享给大家,具体如下: 多进程异步事件驱动逻辑 逻辑 code # -*- coding: utf-8 -*- ''' a...

flask-socketio实现WebSocket的方法

【flask-socektio】 之前不知道在哪个场合下提到过如何从web后台向前台推送消息。听闻了反向ajax技术这种模式之后,大呼神奇,试了一下之后发现也确实可以用。不过,反向aj...