机器学习 - 数据预处理及特征工程

Python 的可视化 Pandas的文本数据处理Pandas的文本处理DataFrame 的str常用函数DataFrame 的str案例DataFrame 的文本哑变量生成 Pandas的文本处理 import numpy 和 import pandas 导入两个库,再导入数据,若是txt数据则加上 sep = “,” 或者sep = “\t”。 pandas 中有个子模块叫str,专门处理文本数据。 pd str 中常用的函数,还有str.len() 计算每个序列 或者列表连续长度。 a.valu 阅读详情

数据预处理

  1. 导入python 常用库及模块
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  2. os.chdir() 分解文件中的数据 。
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  3. 读取文件中的glob.glob("* .xlsx") 。
    在这里插入图片描述4. df.reset_index(drop = True ,inplace = True) 去掉原始索引。
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  4. df[df["时间“].dt.year ! = 2015] 去掉2015年数据。
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  5. df["columns]= df.sum(1) 和sum(1) 生成新列。df.insert(1,“year”,df[“时间”].dt.year) 插入新列。
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  6. byyear = df.groupby(‘year’).sum().reset_index() 按年份分组
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  7. 绘图前处理中文字体 ,表示可以接受图中可以接受中文
    在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. 每年每个子场市场占比。
    在这里插入图片描述

  2. '近三年各类目市场销量占比。
    在这里插入图片描述

  3. 近三年各类目市场销量年增幅。

SQL在机器学习中的应用:特征工程中的数据预处理 在机器学习(ML)中,特征工程是数据处理过程中至关重要的一部分,甚至比模型的选择和训练还要关键。特征工程的目标是将原始数据转换为能够帮助机器学习模型理解的格式。这一过程通常包括数据清洗、特征选择、特征构造等步骤。而在这些步骤中,SQL 是一项强有力的工具,特别是在处理大规模数据库时。本篇文章将探讨 SQL 在特征工程中的应用,介绍如何使用 SQL 进行数据预处理,从而为机器学习模型构建高质量的特征。我们将从以下几个方面进行讲解:数据清洗与缺失值处理特征转换与标准化类别特征的处理时间序列特征的处理。 阅读详情

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机器学习算法之数据预处理与特征工程

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Yin-L
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