對數據預處理是進行數據分析的基礎環節，數據預處理質量的高低往往能夠對實驗結果產生很大的影響，現在UCI上的人口調查收入數據集為例，演示如何使用python對該數據集進行預處理。該數據集中每個樣本同時包含離散型特征和連續型特征。在進行預處理之前，將原數據集中的訓練集部分和測試集部分合并，剔除了包含空值的樣本后剩余45222個樣本，將標簽“>50K”記為1，“<=50K”記為0，并剔除了與抽樣有關的特征fnlwgt。

相關文件的百度云下載地址為 鏈接：https://pan.baidu.com/s/18B7FB-oWETlcLmoF2Gg9vQ 密碼：g4nd

從數據格式說明文件中我們可以知道數據集中每個字段的含義，我們可以看到：

每個樣本中包含13個特征和1個標簽，其中8個離散型特征、5個連續型特征；

8個離散型特征

總結

以上是生活随笔為你收集整理的利用python对包含离散型特征和连续型特征的数据进行预处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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