Python数据预处理之数据规范化（归一化）示例

发布时间：2023-05-31 03:21:37 来源：互联网

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这个小城，步入冬天就立马变了颜色，还没来得及等我换件衣服就开演了。如何扮演好自己的角色，我还没想好，我不适合做主角，只能在配角方面下功夫，极力配合主角旦，生的表演。红红火火的演完这场戏，让北方的冬天刮目相看。

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

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

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
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
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