Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例_python数据规范化处理实例资源-CSDN文库

70 浏览量 2020-12-25 04:19:00 上传评论 6 收藏 49KB PDF 举报

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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

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

可输出如下打印结果：

0 1 2 3

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