Sklearnのプリ処理の部分をメモっておきます。
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#sklearn_text_for_data_science # sklearn import numpy as np import pandas as pd # 欠損値を含む サンプルデータ・セットを作成 np.random.seed(0) df = pd.DataFrame(np.random.randn(15).reshape(5,3)) df.loc[0,0] = np.nan df.loc[1,1] = np.nan df.loc[2,2] = np.nan df 0 1 2 0 NaN 0.400157 0.978738 1 2.240893 NaN -0.977278 2 0.950088 -0.151357 NaN 3 0.410599 0.144044 1.454274 4 0.761038 0.121675 0.443863 # 欠損値かどうかを調べる df.isnull() 0 1 2 0 True False False 1 False True False 2 False False True 3 False False False 4 False False False # 欠損値を含むindexを削除する df_dropna = df.dropna() df_dropna 0 1 2 3 0.410599 0.144044 1.454274 4 0.761038 0.121675 0.443863 # 欠損値を含むindexを meanで補完する from sklearn.preprocessing import Imputer # インスタンスを作成する imp = Imputer(strategy='mean', axis=0) #欠損値を分析して補完する imp.fit(df) imp.transform(df) array([[ 1.09065446, 0.40015721, 0.97873798], [ 2.2408932 , 0.12862965, -0.97727788], [ 0.95008842, -0.15135721, 0.47489921], [ 0.4105985 , 0.14404357, 1.45427351], [ 0.76103773, 0.12167502, 0.44386323]]) # カテゴリー変数をエンコーディングする # サンプルDataFrame dic = {0:[0, 1, 2, 3, 4], 1:['a', 'b', 'a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(dic) df 0 1 0 0 a 1 1 b 2 2 a 3 3 b 4 4 c # カテゴリー変数をラベルエンコーディングする from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # LabelEncoderのインスタンスを作成する le = LabelEncoder() le.fit(df[1]) df[2] = le.transform(df[1]) # array([0, 1, 0, 1, 2]) df 0 1 2 0 0 a 0 1 1 b 1 2 2 a 0 3 3 b 1 4 4 c 2 # カテゴリー変数を One-Hot ラベルエンコーディングする ''' pd.get_dummieと同じ機能。 pd.get_dummieのほうが使いやすいのでおすすめ ''' from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # サンプルDataFrame dic = {'A':[0, 1, 2, 3, 4], 'B':['a', 'b', 'a', 'b', 'c']} df = pd.DataFrame(dic) # DataFrameをコピー df_ohe = df.copy() df_ohe A B 0 0 a 1 1 b 2 2 a 3 3 b 4 4 c # まず labelEncoder のインスタンスを作成 le = LabelEncoder() # エンコードしたものを df_ohe[3]として新規作成する df_ohe['B'] = le.fit_transform(df_ohe['B']) # a b c を含む列 を解析・変換 le.classes_ # OneHotEncoder のインスタンスを作成する ohe = OneHotEncoder(categorical_features=[1]) # 変換する列の番号をリストとして指定する # OneHotエンコーディングする ohe.fit_transform(df_ohe).toarray() # .toarray():scipy.sparse形式からnumpy配列に変換 array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 1.], [1., 0., 0., 2.], [0., 1., 0., 3.], [0., 0., 1., 4.]]) # 正規化 # 分散正規化 StanderdScaler """ x' = (x - mean)/ stdev """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler # サンプルDataFrameを生成する df_dict = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[100,200,300,400,500]} df = pd.DataFrame(df_dict) # スタンダードスケーラーのインスタンスを生成する stdsc = StandardScaler() # 解析して変換する stdsc.fit(df) stdsc.transform(df) array([[-1.41421356, -1.41421356], [-0.70710678, -0.70710678], [ 0. , 0. ], [ 0.70710678, 0.70710678], [ 1.41421356, 1.41421356]]) # 最小最大正規化 MinMaxScaler """ x' = (x - x_min) / (x_max - x\min) """ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler # サンプルDataFrameを生成する df_dict = {'A':[1,2,3,4,5], 'B':[100,200,300,400,500]} df = pd.DataFrame(df_dict) # スタンダードスケーラーのインスタンスを生成する mmsc = MinMaxScaler() # 解析して変換する mmsc.fit(df) mmsc.transform(df) array([[0. , 0. ], [0.25, 0.25], [0.5 , 0.5 ], [0.75, 0.75], [1. , 1. ]]) |
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Keita N
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