机器学习自用函数整理

不念不忘少年蓝@ 2022-09-14 08:59 118阅读 0赞

## 数据集划分 ##

整条的数据集划分

import random
    def randSplit(dataSet,rate):
        l = list(dataSet.index)
        random.shuffle(l)
        dataSet.index = l
        n = dataSet.shape[0]
        m = int(n*rate)
        train = dataSet.loc[range(m),:]
        test = dataSet.loc[range(m,n),:]
        dataSet.index = range(dataSet.shape[0])
        test.index = range(test.shape[0])
        return train, test

特征值和目标值分离的数据集划分

#划分数据集和测试集 ，划分数据集随机划分数据
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    Xtrain, Xtest, Ytrain, Ytest = train_test_split(X, Y, test_size=0.25)

## 读取数据 ##

> [Pandas读取文件（read\_csv与read\_table 的区别）][Pandas_read_csv_read_table]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAYWFIdWFf_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

## 数据清洗 ##

data.info()#数据信息
    data.isnull().sum()#查看缺失值
    data.drop(['Name','Cabin','Ticket'],inplace=True,axis=1)#删除缺失值多，目测对建模没有用的列
    data = data.dropna()#把Nan去除
    data["Age"] = data["Age"].fillna(data["Age"].mean())#Age列的NaN填充Age平均值
    data= data.fillna(method='ffill')#在列方向上以前一个值作为值赋给NaN
    data["Sex"] = (data["Sex"]=='male').astype('int')#将二分类变量转换为数值型变量
    #将三分类变量转换为数值型变量
    labels = data["Embarked"].unique().tolist()
    data["Embarked"] = data["Embarked"].apply(lambda x: labels.index(x))

## 数据截取 ##

pandas中iloc和loc的区别和用法：

1.  loc函数：通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）

data.loc['b','B']#获取第二行、第二列对应的值
    
    data.loc['b':'c','B':'C']#获取从第二行开始。第二列开始的右下角区域的值

1.  iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）

data.iloc[1,1]#获取第二行、第二列的值
     
    data.iloc[1:3,1:3]#获取从第二行，第二列开始对应的右下角的区域

[Pandas_read_csv_read_table]: https://blog.csdn.net/qq_43243022/article/details/82978898
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