ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ПОДГОТОВКА ДАННЫХ В PYTHON

Python - один из самых популярных языков программирования, который широко используется для анализа данных. Перед тем, как начать работу с данными в Python, необходимо выполнить предварительную подготовку. Она включает в себя загрузку данных, обработку пропущенных значений, выбросов и шумов, кодирование категориальных признаков и масштабирование числовых признаков.

Для загрузки данных в Python обычно используют библиотеку Pandas. Она позволяет считывать данные из различных источников, таких как CSV, Excel, SQL и т.д. Например, для загрузки данных из CSV файла в Pandas можно использовать следующий код:

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)

Для обработки пропущенных значений можно использовать методы fillna или dropna, которые заменяют пропущенные значения на заданные или удаляют строки или столбцы с пропущенными значениями. Например, для замены всех пропущенных значений на среднее значение столбца можно использовать следующий код:

data.fillna(data.mean(), inplace=True)
print(data)

Выбросы и шумы можно обнаружить с помощью статистических методов или визуализации данных. Для этого можно использовать библиотеки Matplotlib, Seaborn и Pandas. Например, для построения диаграммы рассеяния можно использовать следующий код:

import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='feature1', y='feature2', data=data)

Категориальные признаки необходимо закодировать для дальнейшей работы с ними. Для этого можно использовать методы Label Encoding или One Hot Encoding. Например, для кодирования категориального признака с помощью метода One Hot Encoding можно использовать следующий код:

data = pd.get_dummies(data, columns=['categorical_feature'])
print(data)

Масштабирование числовых признаков необходимо для того, чтобы значения признаков были пропорциональны друг другу. Для этого можно использовать методы MinMax Scaling или Standard Scaling. Например, для масштабирования числовых признаков с помощью метода MinMax Scaling можно использовать следующий код:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data[['numeric_feature']] = scaler.fit_transform(data[['numeric_feature']])
print(data)

Практика в библиотеке SKLearn: предобработка данных // Основы машинного обучения

Пример визуализации геопространственных данных на Python с помощью Geopandas

Большие данные и машинное обучение, лекция-2: предварительная подготовка, платформа Python

Предобработка данных

Урок 1. Обработка и анализ данных на Python. Знакомство с Pandas. Установка окружения

Урок 1. Python и MySQL - Создание базы данных и таблицы - python and mysql - питон и mysql

10.2 Data preprocessing - предварительная обработка данных

Как подготовить свой набор изображений в Keras - Глубокие нейронные сети на Python

BLGPG-E0272CCB8C45-24-11-23-23

Новые материалы: