python实现数据编码（独热编码+归一化）

实现功能：

python实现数据编码，对离散型变量进行独热编码，对数值型变量进行归一化处理。

实现代码：

import numpy as np
import pandas as pddef Read_data(file):dt = pd.read_csv(file)dt.columns = ['age', 'sex', 'chest_pain_type', 'resting_blood_pressure', 'cholesterol','fasting_blood_sugar', 'rest_ecg', 'max_heart_rate_achieved','exercise_induced_angina','st_depression', 'st_slope', 'num_major_vessels', 'thalassemia', 'target']data =dtpd.set_option('display.max_rows', None)pd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option('display.width', None)pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)print(data.head())return datadef data_encoding(data):#========================数据编码===========================data = data[["age", 'sex', "chest_pain_type", "resting_blood_pressure", "cholesterol","fasting_blood_sugar", "rest_ecg","max_heart_rate_achieved", "exercise_induced_angina","st_depression", "st_slope", "num_major_vessels","thalassemia"]]Discretefeature=['sex',"chest_pain_type", "fasting_blood_sugar", "rest_ecg","exercise_induced_angina",  "st_slope", "thalassemia"]Continuousfeature=["age", "resting_blood_pressure", "cholesterol","max_heart_rate_achieved","st_depression","num_major_vessels"]df = pd.get_dummies(data,columns=Discretefeature)print(df.head())df[Continuousfeature]=(df[Continuousfeature]-df[Continuousfeature].mean())/(df[Continuousfeature].std())print(df.head())return dfif __name__=="__main__":data1=Read_data("F:\数据杂坛\\0504\heartdisease\Heart-Disease-Data-Set-main\\UCI Heart Disease Dataset.csv")# Segment_statistics(data1)data2=data_encoding(data1)

实现效果：

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