1.fit_transform() 2.get_dummies 3.pd.columns 4.Python字符串格式化--format()方法

1.Python: sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()的区别

敲《Python机器学习及实践》上的code的时候，对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊，查阅了很多资料，这里整理一下：

涉及到这两个函数的代码如下：

# 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化数据，保证每个维度的特征数据方差为1，均值为0，使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导

ss = StandardScaler()

# fit_transform()先拟合数据，再标准化

X_train = ss.fit_transform(X_train)

# transform()数据标准化

X_test = ss.transform(X_test)

我们先来看一下这两个函数的API以及参数含义：

1、fit_transform()函数

即fit_transform()的作用就是先拟合数据，然后转化它将其转化为标准形式

2、transform()函数

即tranform()的作用是通过找中心和缩放等实现标准化

到了这里，我们似乎知道了两者的一些差别，就像名字上的不同，前者多了一个fit数据的步骤，那为什么在标准化数据的时候不使用fit_transform()函数呢？

原因如下：

为了数据归一化（使特征数据方差为1，均值为0），我们需要计算特征数据的均值μ和方差σ^2，再使用下面的公式进行归一化：

我们在训练集上调用fit_transform()，其实找到了均值μ和方差σ^2，即我们已经找到了转换规则，我们把这个规则利用在训练集上，同样，我们可以直接将其运用到测试集上（甚至交叉验证集），所以在测试集上的处理，我们只需要标准化数据而不需要再次拟合数据。用一幅图展示如下：

2.pandas使用get_dummies进行one-hot编码

官网：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source]

Convert categorical variable into dummy/indicator variables

Parameters:

data : array-like, Series, or DataFrame prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None String to append DataFrame column namesPass a list with length equal to the number of columnswhen calling get_dummies on a DataFrame. Alternatively, prefixcan be a dictionary mapping column names to prefixes. prefix_sep : string, default ‘_’ If appending prefix, separator/delimiter to use. Or pass alist or dictionary as with prefix. dummy_na : bool, default False Add a column to indicate NaNs, if False NaNs are ignored. columns : list-like, default None Column names in the DataFrame to be encoded.If columns is None then all the columns withobject or category dtype will be converted. sparse : bool, default False Whether the dummy columns should be sparse or not. ReturnsSparseDataFrame if data is a Series or if all columns are included.Otherwise returns a DataFrame with some SparseBlocks. drop_first : bool, default False Whether to get k-1 dummies out of k categorical levels by removing thefirst level. New in version 0.18.0. Returns ——- dummies : DataFrame or SparseDataFrame

See also

Series.str.get_dummies

Examples

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(list('abca'))

>>> pd.get_dummies(s)
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1
3  1  0  0

>>> s1 = ['a', 'b', np.nan]

>>> pd.get_dummies(s1)
   a  b
0  1  0
1  0  1
2  0  0

>>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)
   a  b  NaN
0  1  0    0
1  0  1    0
2  0  0    1

>>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'],
...                    'C': [1, 2, 3]})

>>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])
   C  col1_a  col1_b  col2_a  col2_b  col2_c
0  1       1       0       0       1       0
1  2       0       1       1       0       0
2  3       1       0       0       0       1

>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')))
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1
3  1  0  0
4  1  0  0

>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')), drop_first=True)
   b  c
0  0  0
1  1  0
2  0  1
3  0  0
4  0  0

离散特征的编码分为两种情况：
 
1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码
 
2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
 
使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码
 
[python] view plain copy
 
    import pandas as pd  
    df = pd.DataFrame([  
                ['green', 'M', 10.1, 'class1'],   
                ['red', 'L', 13.5, 'class2'],   
                ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])  
      
    df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']  
      
    size_mapping = {  
               'XL': 3,  
               'L': 2,  
               'M': 1}  
    df['size'] = df['size'].map(size_mapping)  
      
    class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}  
    df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)  
 
说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1}
 
Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies进行one-hot编码
[python] view plain copy
 
    pd.get_dummies(df)  
 

3.pd.columns和pd.columns.tolist

print(food_info.columns)
# 输出：输出全部的列名，而不是用省略号代替

Index(['NDB_No', 'Shrt_Desc', 'Water_(g)', 'Energ_Kcal', 'Protein_(g)', 'Lipid_Tot_(g)', 'Ash_(g)', 'Carbohydrt_(g)', 'Fiber_TD_(g)', 'Sugar_Tot_(g)', 'Calcium_(mg)', 'Iron_(mg)', 'Magnesium_(mg)', 'Phosphorus_(mg)', 'Potassium_(mg)', 'Sodium_(mg)', 'Zinc_(mg)', 'Copper_(mg)', 'Manganese_(mg)', 'Selenium_(mcg)', 'Vit_C_(mg)', 'Thiamin_(mg)', 'Riboflavin_(mg)', 'Niacin_(mg)', 'Vit_B6_(mg)', 'Vit_B12_(mcg)', 'Vit_A_IU', 'Vit_A_RAE', 'Vit_E_(mg)', 'Vit_D_mcg', 'Vit_D_IU', 'Vit_K_(mcg)', 'FA_Sat_(g)', 'FA_Mono_(g)', 'FA_Poly_(g)', 'Cholestrl_(mg)'], dtype='object')
复制代码
可以使用tolist()函数转化为list

food_info.columns.tolist()

4.Python字符串格式化--format()方法

1.简单运用

字符串类型格式化采用format()方法，基本使用格式是：
     <模板字符串>.format(<逗号分隔的参数>)
调用format()方法后会返回一个新的字符串，参数从0 开始编号。
"{}：计算机{}的CPU 占用率为{}%。".format("2016-12-31","PYTHON",10)
Out[10]: '2016-12-31：计算机PYTHON的CPU 占用率为10%。'
format()方法可以非常方便地连接不同类型的变量或内容，如果需要输出大括号，采用{{表示{，}}表示}，例如：
"{}{}{}".format("圆周率是",3.1415926,"...")
Out[11]: '圆周率是3.1415926...'
 
"圆周率{{{1}{2}}}是{0}".format("无理数",3.1415926,"...")
Out[12]: '圆周率{3.1415926...}是无理数'
 
s="圆周率{{{1}{2}}}是{0}" #大括号本身是字符串的一部分
 
s
Out[14]: '圆周率{{{1}{2}}}是{0}'
 
s.format("无理数",3.1415926,"...") #当调用format()时解析大括号
Out[15]: '圆周率{3.1415926...}是无理数'