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从熊猫形式的虹膜数据集到sk学习形式的有效方法?

scikit-learn pandas python

max · 技术社区 · 6 年前

如何将iris数据集的Pandas版本转换为 sk-learn

#Seaborn dataset
import seaborn as sns
iris_seaborn = sns.load_dataset("iris")


sepal_length    sepal_width petal_length    petal_width species
0   5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1   4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2   4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3   4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4   5.0 3.6 1.4 0.2 setosa

Sci工具包学习:

#sk-learn dataset
from sklearn.datasets import load_iris
iris_sklearn = load_iris()

[Out] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
       [4.9, 3. , 1.4, 0.2],
       [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
       [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
       [5. , 3.6, 1.4, 0.2]])


iris_sklearn.target[0:5]

[Out] array([0, 0, 0, 0, 0])

我知道这些步骤是使用 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.preprocessing.LabelEncoder 分别用于数字和分类数据。但是我不知道有什么比把每一个专栏都写下来,然后把它们放在一起更有效的方法了 zip() .

感谢您的帮助!

1 回复 | 直到 6 年前

sacuL 6 年前

你可以 factorize 标签,然后使用底层 numpy 其余数据的数组:

target = pd.factorize(iris_seaborn.species)[0]
# alternatively:
# target = pd.Categorical(iris_seaborn.species).codes
# or 
# target = iris_seaborn.species.factorize()[0]

data = iris_seaborn.iloc[:,:-1].values

# look at start of data:
>>> data[:5,:]
array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
       [4.9, 3. , 1.4, 0.2],
       [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
       [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
       [5. , 3.6, 1.4, 0.2]])

# and of target:
>>> target[:5]
array([0, 0, 0, 0, 0])

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