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- 添加多个数据预处理示例脚本，包括离散化、去重、缺失值处理、插值、标准化等 - 新增 CheckNULL、Interpolation、Merge 等实用工具脚本 - 提供了不同的标准化方法示例，如标准差标准化、离差标准化、小数定标标准化
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Python
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Python
from scipy.interpolate import lagrange
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import pandas as pd
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import numpy as np
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inputfile = '5Preprocessing/teleco_camp_orig.csv' #销量数据路径
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camp = pd.read_csv(inputfile) #读入数据
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for i in range(2,4):
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la=lagrange(camp.iloc[:,i].dropna().index,camp.iloc[:,i].dropna().values)
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list_d=list(set(np.arange(0,20)).difference(set(camp.iloc[:,i].dropna().index)))
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camp.iloc[list_d,i]=la(list_d)
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print("第%d 列缺失值的个数为:%d"%(i,camp.iloc[:,i].isnull().sum()))
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print("lagrange 插值后（False 为缺失值所在位置）\n",camp.notnull()) |