Python数据预处理之库大全
2022/6/28 1:20:44
本文主要是介绍Python数据预处理之库大全,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1,插值
- 使用scipy插值库进行各种插值
- 拉格朗日插值
- 样条插值
- 高维插值
#拉格朗日插值代码 import pandas as pd #导入数据分析库Pandas import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import lagrange #导入拉格朗日插值函数 inputfile = '../data/catering_sale.xls' #销量数据路径 outputfile = '../tmp/sales.xls' #输出数据路径 data = pd.read_excel(inputfile) #读入数据 temp = data[u'销量'][(data[u'销量'] < 400) | (data[u'销量'] > 5000)] #找到不符合要求得值 data[列][行] for i in range(temp.shape[0]): data.loc[temp.index[i],u'销量'] = np.nan #把不符合要求得值变为空值 #自定义列向量插值函数 #s为列向量,n为被插值的位置,k为取前后的数据个数,默认为5 def ployinterp_column(s, n, k=5): y = s.iloc[list(range(n-k, n)) + list(range(n+1, n+1+k))] #取数 就是传入得data y = y[y.notnull()] #剔除空值 f = lagrange(y.index, list(y)) return f(n) #插值并返回插值结果 #逐个元素判断是否需要插值 for i in data.columns: for j in range(len(data)): if (data[i].isnull())[j]: #如果为空即插值。 data.loc[j,i] = ployinterp_column(data[i], j) data.to_excel(outputfile) #输出结果,写入文件 print("success")
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