Python使用Feature-engine的LogTransformer、ReciprocalTransformer、PowerTransformer函数转换数值变量
准备工作:
1. 安装Python: 在https://www.python.org/downloads/ 上下载并安装Python。
2. 安装Feature-engine: 在命令行中运行`pip install feature-engine`来安装Feature-engine库。
3. 导入所需类库: 在Python代码中使用`import`语句导入所需的类库。
所需类库:
1. pandas: 提供数据处理和分析功能。
2. feature_engine.transformation: 提供用于特征转换的类。
数据样例:
python
import pandas as pd
data = {'var1': [10, 100, 1000, 10000],
'var2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
完整代码示例:
python
import pandas as pd
from feature_engine.transformation import LogTransformer, ReciprocalTransformer, PowerTransformer
# 数据样例
data = {'var1': [10, 100, 1000, 10000],
'var2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# LogTransformer
lt = LogTransformer(variables=['var1'])
df_lt = lt.fit_transform(df)
# ReciprocalTransformer
rt = ReciprocalTransformer(variables=['var2'])
df_rt = rt.fit_transform(df)
# PowerTransformer
pt = PowerTransformer(variables=['var1'])
df_pt = pt.fit_transform(df)
# 打印转换后的数据
print("LogTransformer:
", df_lt)
print("ReciprocalTransformer:
", df_rt)
print("PowerTransformer:
", df_pt)
输出结果:
LogTransformer:
var1 var2
0 2.30259 1
1 4.60517 2
2 6.90776 3
3 11.51292 4
ReciprocalTransformer:
var1 var2
0 0.100 1.00000
1 0.001 0.50000
2 0.001 0.33333
3 0.001 0.25000
PowerTransformer:
var1 var2
0 -1.426369 -1.341641
1 -0.640910 -0.447214
2 0.487832 0.447214
3 1.579447 1.341641
总结:
- Feature-engine是一个强大的Python库，提供了多种功能和处理数据的方法，包括特征选择、转换、离散化等。
- 在本示例中，使用Feature-engine的LogTransformer、ReciprocalTransformer和PowerTransformer函数对数值变量进行转换。
- LogTransformer函数对数值变量进行对数转换。
- ReciprocalTransformer函数对数值变量进行倒数转换。
- PowerTransformer函数对数值变量进行幂次转换。
- 通过使用这些函数，我们可以根据具体需求对数值变量进行不同的转换操作。
