Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例
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2020-09-19
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Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例数据预处理之数据规范化（归一化）示例
主要介绍了Python数据预处理之数据规范化,简单描述了数据规范化的原理、用法及相关操作技巧,需要的朋友可
以参考下
本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化。分享给大家供大家参考，具体如下：
数据规范化数据规范化
为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响，需要进行标准化（归一化）处理，将数据按照比例进行缩放，使之落入一个
特定的区域，便于进行综合分析。
数据规范化方法主要有：
- 最小-最大规范化
- 零-均值规范化
数据示例数据示例
代码实现代码实现
#-*- coding: utf-8 -*-
#数据规范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取数据
(data - data.min())/(data.max() - data.min()) #最小-最大规范化
(data - data.mean())/data.std() #零-均值规范化
从命令行可以看到下面的输出：
>>> (data-data.min())/(data.max()-data.min(
0 1 2 3
0 0.074380 0.937291 0.923520 1.000000
1 0.619835 0.000000 0.000000 0.850941
2 0.214876 0.119565 0.813322 0.000000
3 0.000000 1.000000 1.000000 0.563676
4 1.000000 0.942308 0.996711 0.804149
5 0.264463 0.838629 0.814967 0.909310
6 0.636364 0.846990 0.786184 0.929571
>>> (data-data.mean())/data.std()
0 1 2 3
0 -0.905383 0.635863 0.464531 0.798149
1 0.604678 -1.587675 -2.193167 0.369390
2 -0.516428 -1.304030 0.147406 -2.078279
3 -1.111301 0.784628 0.684625 -0.456906
4 1.657146 0.647765 0.675159 0.234796
5 -0.379150 0.401807 0.152139 0.537286
6 0.650438 0.421642 0.069308 0.595564
上述代码改为使用print语句打印，如下：
#-*- coding: utf-8 -*-
#数据规范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #读取数据
print((data - data.min())/(data.max() - data.min())) #最小-最大规范化
print((data - data.mean())/data.std()) #零-均值规范化
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