[英]Is there a Python function equivalent to powertransform in R
有相當於R中的powertransform的python函數嗎?
在R中: powerTransform(X, family = "bcnPower")
我知道並使用了以下功能/包:
from scipy.stats import skew,boxcox_normmax
from scipy.special import boxcox, inv_boxcox
from scipy.stats import yeojohnson_normmax
from scipy.stats import boxcox_llf
from sklearn.preprocessing import power_transform
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
我正在嘗試使用python轉換list(vector)。
from scipy.stats import boxcox_normmax
vec =""" 4 5 5 6 5 5 3 7 7 6 5 5 8 8 3 2 3 5 10 6 7 5 2 3 1 3 4 4 5 2 5 4 5 6 5 4 2 6 3 10 4 7 5 2
7 7 3 11 5 4 4 2 2 4 6 3 4 5 6 5 8 7 4 3 5 7 3 3 6 5 3 6 6 3 9 7 9 7 2 4 2 6 4 2 5 3 4 2
7 3 7 5 5 1 5 7 1 4 5 7"""
vec = list(map(int,vec.split()))
print("min val :",min(vec))
print(boxcox_normmax(vec,method="all"))
最小值:1
[0.62926218 0.58382934]
powerTransform(vec, family="bcnPower")
估計的轉化能力,λ[1] 0.5831778
位置伽瑪固定在其下限[1] 0.1
我想要提供相同輸出參數和結果的python函數。
如果沒有這樣的功能,我可以實現這樣的功能,怎么實現?
在Python中:
from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
import pandas as pd
vec = """ 4 5 5 6 5 5 3 7 7 6 5 5 8 8 3 2 3 5 10 6 7 5 2 3 1 3 4 4 5 2 5 4 5 6 5 4 2 6 3 10 4 7 5 2
7 7 3 11 5 4 4 2 2 4 6 3 4 5 6 5 8 7 4 3 5 7 3 3 6 5 3 6 6 3 9 7 9 7 2 4 2 6 4 2 5 3 4 2
7 3 7 5 5 1 5 7 1 4 5 7"""
vec = list(map(int, vec.split()))
pt = PowerTransformer(method='box-cox', standardize=False)
data = pd.DataFrame(vec)
pt.fit(data)
print('Lambda =',pt.lambdas_)
print('First 10 elements:',pt.transform(data)[:10].reshape(1, -1))
#Lambda = [0.58382935]
#First 10 elements: [[2.13498738 2.67039083 2.67039083 3.16269828 2.67039083 2.67039083
# 1.54007639 3.62183527 3.62183527 3.16269828]]
如果您設置standardize=False
power_transform
會給出相同的結果。
在R中:
p = powerTransform(vec, family = "bcPower")
p$lambda
# vec
#0.5838294
bcPower(vec, lambda=p$lambda)[1:10]
# [1] 2.134987 2.670391 2.670391 3.162698 2.670391 2.670391 1.540076
# [8] 3.621836 3.621836 3.162698
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