Анализ основных компонентов с использованием pandas dataframe

Question

Как я могу рассчитать Анализ основных компонентов на основе данных в пандах?

Answer 1

Большинство объектов sklearn работают с pandas С кадрами данных все в порядке, будет ли это работать для вас?

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

df = pd.DataFrame(data=np.random.normal(0, 1, (20, 10)))

pca = PCA(n_components=5)
pca.fit(df)

Вы можете получить доступ к самим компонентам с помощью

pca.components_ 

Answer 2

      import pandas
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy
import matplotlib.pyplot as plot

df = pandas.DataFrame(data=numpy.random.normal(0, 1, (20, 10)))

# You must normalize the data before applying the fit method
df_normalized=(df - df.mean()) / df.std()
pca = PCA(n_components=df.shape[1])
pca.fit(df_normalized)

# Reformat and view results
loadings = pandas.DataFrame(pca.components_.T,
columns=['PC%s' % _ for _ in range(len(df_normalized.columns))],
index=df.columns)
print(loadings)