王老师:19139051760(微信同号)  13333709510
联大   青书学堂   文才   和学   现代兴业   安徽教育在线   超星   弘成   广东开放大学   国家开放大学   上海开放大学   含弘慕课 

教育服务

成人高校
成考录取分数线
我要提升学历
提升学历的理由:
升职加薪、积分落户、考研、公务员考试、子女入学、出国留学


成人高考报名入口

当前位置: 首页 > 国家开放大学系统 > 郑州大学> 国家开放大学大数据预处理复习题
 

输入试题:
本题添加时间:2023/7/2 17:00:00
圆梦客服:王老师  19139051760(微信同号)  19139051760(微信同号)
请写出下方代码的功能
scaler = StandardScaler()
new_data = scaler.fit_transform(mydata)
print(pd.DataFrame({"Scale":scaler.scale_,"Mean":scaler.mean_}, index= mydata.columns))

答案是:使用StandardScaler模块对数据集mydata中的所有变量进行标准化,得到新数据集new_data。调用该模块的scale_参数和mean_参数,通过print输出对mydata中变量进行标准化时所依据的标准差和均值。

出自 国家开放大学大数据预处理复习题  国家开放大学系统

郑州大学

更多试题>>>>
1、对group_a组和group_b组样本进行方差分析的F检验: anova = (group_a, group_b)
2、计算离散化变量的各类频数,结果保存在result中: data.
3、找出data中3000到10000的值,结果保存在result中: result=data. &data.
4、计算变量y与x的Spearman相关系数: Spearman_xy = (y, x)
5、对数据集data中的所有变量进行Robust缩放,结果保存在data_scale中: rob_scaler = () data_scale = rob_scaler. (data)


提升学历-成人高考报名入口 提升学历-成人高考院校名单