Apakah teknik prapemprosesan data dalam Python?

Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan, boleh memproses dan menganalisis pelbagai data yang berbeza. Prapemprosesan data adalah langkah yang sangat penting dan perlu dalam analisis data Ia termasuk langkah-langkah seperti pembersihan data, pengekstrakan ciri, penukaran data dan penyeragaman data Tujuan prapemprosesan adalah untuk meningkatkan kualiti dan kebolehanalisisan data. Terdapat banyak teknik dan alatan pemprosesan data yang tersedia dalam Python Beberapa teknik dan alatan yang biasa digunakan diperkenalkan di bawah.

1. Pembersihan Data

Dalam peringkat pembersihan data, kita perlu menangani beberapa nilai yang hilang, nilai pendua, outlier, nilai tidak sah dan isu lain dalam asal data. Dalam Python, panda ialah perpustakaan pemprosesan data yang sangat biasa digunakan, yang menyediakan banyak fungsi berguna untuk memanipulasi data. Sebagai contoh, fungsi dropna() dalam panda boleh memadam nilai yang hilang, fungsi pendua() boleh mengesan dan memadam nilai pendua, dan fungsi isin() boleh mengesan dan memadam nilai tidak sah.

2. Pengekstrakan Ciri

Pengestrakan ciri ialah proses menukar data mentah kepada vektor ciri yang boleh digunakan untuk analisis Ia membolehkan kami menemui ciri dan corak dalam data . Terdapat banyak kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan dalam Python, seperti analisis komponen utama (PCA), analisis diskriminasi linear (LDA), pengekodan satu panas (Pengekodan Satu-Hot), TF-IDF, dsb. berdasarkan prinsip matematik. Pengekstrakan ciri boleh dilakukan menggunakan fungsi yang disediakan dalam kit alat seperti scikit-learn.

3. Transformasi data

Transformasi data ialah proses menukar data mentah kepada format yang boleh digunakan untuk analisis. Terdapat banyak kaedah penukaran data yang biasa digunakan dalam Python, seperti menukar data kepada data angka, binari atau teks. Fungsi to_numeric() dalam panda boleh menukar data kepada jenis angka, fungsi label_encoder() boleh menukar data kepada jenis binari dan fungsi to_categorical() boleh menukar data kepada data jenis teks.

4. Penyiawaian Data

Penyiawaian data ialah proses penskalaan data yang berbeza secara seragam untuk menjadikannya setanding. Terdapat banyak kaedah penyeragaman data yang biasa digunakan dalam Python, seperti normalisasi, normalisasi maks-min, normalisasi, dll.

Ringkasnya, terdapat banyak teknik dan alatan pemprosesan data yang biasa digunakan dalam Python. Kami boleh memilih kaedah dan alatan yang sesuai mengikut keperluan dan jenis data yang berbeza, dengan itu meningkatkan kualiti dan kebolehanalisisan data.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknik prapemprosesan data dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!