entityMap|0|type|LINK|mutability|MUTABLE|data|url|https://stackoverflow.com/questions/23282130/principal-components-analysis-using-pandas-dataframe|1|https://www.researchgate.net/publication/8521188_Principal_Component_Analysis_Applied_to_Fourier_Transform_Infrared_Spectroscopy_for_the_Design_of_Calibration_Sets_for_Glycerol_Prediction_Models_in_Wine_and_for_the_Detection_and_Classification_of_Ou|2|https://arxiv.org/pdf/1401.8212.pdf|blocks|key|8bb8d|text|您可以读取它们并将其合并为单个Pandas+Dataframe。|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|9dihj|波数在列，透射率在9行，apply+PCA用于降维和可视化(example)。|offset|length|4i8ms|或者，您可以首先从9个光谱中提取特征(最大透射率、最小透射率、质心波长等)。然后在这个特征空间(example)中应用主成分分析。|cjhaq^0|0|C|9|0|U|7|1|0|1C|7|2|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|8]]|9|$2|3|4|5|6|$7|A]]|B|$2|3|4|5|6|$7|C]]]|D|@$E|F|G|H|2|I|J|T|K|@]|L|@]|6|$]]|$E|M|G|N|2|I|J|U|K|@]|L|@$O|V|P|W|E|X]|$O|Y|P|Z|E|10]]|6|$]]|$E|Q|G|R|2|I|J|11|K|@]|L|@$O|12|P|13|E|14]]|6|$]]|$E|S|G|-4|2|I|J|15|K|@]|L|@]|6|$]]]]

You may read and merge them into a single Pandas Dataframe.
With the wavenumbers in the columns and transmittances in 9 rows, <a href="https://stackoverflow.com/questions/23282130/principal-components-analysis-using-pandas-dataframe">apply PCA</a> for dimensionality reduction and visualizations (<a href="https://www.researchgate.net/publication/8521188_Principal_Component_Analysis_Applied_to_Fourier_Transform_Infrared_Spectroscopy_for_the_Design_of_Calibration_Sets_for_Glycerol_Prediction_Models_in_Wine_and_for_the_Detection_and_Classification_of_Ou" rel="nofollow noreferrer">example</a>).
Alternatively, you may first extract features from the 9 spectra (max transmittance, min transmittance, centroid wavelength, etc.) and then apply the PCA in this feature space (<a href="https://arxiv.org/pdf/1401.8212.pdf" rel="nofollow noreferrer">example</a>).

I have spectral (FTIR) data for several molecules in .csv form, and I want to be able to visualize and classify these molecules using Principal Components Analysis (PCA) in Python.
There are 9 relevant .csv files (one for each molecule). In each .csv file, there are two columns: Wavenumber (inverse centimeters) and Transmittance (%). How can I take the data for all 9 molecules and then do visualization and classification using PCA? Again, in Python? Any links to tutorials or code sources that are able to do this for multiple signal data would be very helpful.
Thanks!

How do you perform PCA on spectral data?

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 我有几个.csv形式的分子的光谱数据，我希望能够使用Python中的主成分分析(PCA)对这些分子进行可视化和分类。 有9个相关的.csv文件(每个分子一个)。在每个.csv文件中，有两列:波数(反厘米)和透射率(%)。我如何获取所有9个分子的数据，然后使用PCA进行可视化和分类？再说一次，在Python中？任何能够对多个信号数据执行此操作的教程或代码源的链接都将非常有用。 谢谢! 

问如何对光谱数据执行PCA？
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