這篇文章帶給大家的內容是關於Python中資料預處理（程式碼），有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
1、導入標準庫import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
2、導入資料集
dataset = pd.read_csv('data (1).csv') # read_csv：读取csv文件 #创建一个包含所有自变量的矩阵，及因变量的向量 #iloc表示选取数据集的某行某列；逗号之前的表示行，之后的表示列；冒号表示选取全部，没有冒号，则表示选取第几列；values表示选取数据集里的数据。 X = dataset.iloc[:, :-1].values # 选取数据，不选取最后一列。 y = dataset.iloc[:, 3].values # 选取数据,选取每行的第3列数据
3、缺少資料
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from sklearn.preprocessing import Imputer #进行数据挖掘及数据分析的标准库，Imputer缺失数据的处理 #Imputer中的参数：missing_values 缺失数据，定义怎样辨认确实数据，默认值：nan ;strategy 策略，补缺值方式 ： mean-平均值 ， median-中值 ， most_frequent-出现次数最多的数 ； axis =0取列 =1取行 imputer = Imputer(missing_values = 'NaN', strategy = 'mean', axis = 0) imputer = imputer.fit(X[:, 1:3])#拟合fit X[:, 1:3] = imputer.transform(X[:, 1:3])
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder labelencoder_X=LabelEncoder() X[:,0]=labelencoder_X.fit_transform(X[:,0]) onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features=[0]) X=onehotencoder.fit_transform(X).toarray() #因为Purchased是因变量，Python里面的函数可以将其识别为分类数据，所以只需要LabelEncoder转换为分类数字 labelencoder_y=LabelEncoder() y=labelencoder_y.fit_transform(y)
5、將資料集分為訓練集和測試集
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0) #X_train（训练集的字变量）,X_test（测试集的字变量）,y_train（训练集的因变量）,y_test（训练集的因变量） #训练集所占的比重0.2~0.25，某些情况也可分配1/3的数据给训练集；train_size训练集所占的比重 #random_state决定随机数生成的方式，随机的将数据分配给训练集和测试集；random_state相同时会得到相同的训练集和测试集
#特征缩放（两种方式：一：Standardisation(标准化）；二：Normalisation（正常化）） from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X=StandardScaler() X_train=sc_X.fit_transform(X_train)#拟合,对X_train进行缩放 X_test=sc_X.transform(X_test)#sc_X已经被拟合好了，所以对X_test进行缩放时，直接转换X_test
7、資料預處理範本
（1）導入標準函式庫（2）導入資料集
（3）缺失和分類很少遇到
（4）將資料集分割為訓練集和測試集
（5）特徵縮放，大部分情況下不需要，但是某些情況需要特徵縮放
以上是Python中資料預處理（程式碼）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
