王老师:19139051760(微信同号) 13333709510
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国家开放大学大数据预处理复习题
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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
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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)
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