在R中是否有与powertransform等效的Python函数

在R中是否有与powertransform等效的python函数

这是在R:

powerTransform（X，family=“bcnPower”）

我知道并使用了以下功能/软件包：

从scipy.stats导入倾斜，boxcox_normax
来自scipy.special import boxcox，inv_boxcox
从scipy.stats导入yeojohnson\u normax
从scipy.stats导入boxcox\u llf
从sklearn.preprocessing导入power\u变换
从sklearn.preprocessing导入PowerTransformer

我正在尝试使用python转换列表（向量）

从scipy.stats导入boxcox\u normax
vec=“”“45 5 5 3 7 6 5 8 8 3 2 3 5 10 6 7 5 2 3 1 4 4 5 2 5 5 6 6 3 10 4 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（映射（int，vec.split（））
打印（“最小值：”，最小值（向量））
打印（boxcox_normax（vec，method=“all”））

最小值：1

[0.62926218 0.58382934]

powerTransform(vec, family="bcnPower")

估计变换功率，λ [1] 0.5831778

伽马位置固定在其下限 [1] 0.1

我想要python函数，它提供相同的输出参数和结果。

如果没有这样的函数，我可以实现这样的函数吗？如何实现？

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]]

power\u transform

如果设置

standarding=False，则会给出相同的值

在R中：

p=powerTransform（vec，family=“bcPower”）
兰姆达
#vec
#0.5838294 
bcPower（vec，λ=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