用于数据扩展,居中和Box-Cox转换的Python库

Question

Python中是否有用于进行数据转换的包:缩放,居中和Box-Cox转换以消除数据的偏差？在R中,这可以使用caret包来完成:

set.seed(1)
predictors = data.frame(x1 = rnorm(1000,
                                   mean = 5,
                                   sd = 2),
                        x2 = rexp(1000,
                                  rate=10))

require(caret)

trans = preProcess(predictors, 
                   c("BoxCox", "center", "scale"))
predictorsTrans = data.frame(
      trans = predict(trans, predictors))

我知道sklearn,但我无法找到上述处理功能.

Answer 1

对于缩放和居中您可以使用preprocessing从sklearn:

from sklearn import preprocessing
centered_scaled_data = preprocessing.scale(original_data)

对于箱考克斯你可以使用boxcox从scipy:

from scipy.stats import boxcox
boxcox_transformed_data = boxcox(original_data)

对于偏度,你可以使用的计算skew来自scipy:

from scipy.stats import skew
skness = skew(original_data)

您可以在这篇文章中阅读有关解决偏斜的更多细节.此外,您还可以在此处找到有关居中和缩放的更多详细信息.