分位数归一化python实现

分位数归一化是一种数据预处理方法，它可以将数据缩放到0到1之间的范围内。在Python中，可以使用Pandas库中的quantile()函数来计算数据的分位数，并使用apply()函数将其应用于数据帧中的每一列。具体实现步骤如下：
1. 导入Pandas库并读取数据帧。
2. 使用quantile()函数计算数据的分位数。
3. 使用apply()函数将分位数应用于数据帧中的每一列。
4. 将结果保存到新的数据帧中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据帧
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算分位数
q = df.quantile(q=0.5)

# 应用分位数归一化
df_normalized = df.apply(lambda x: (x - q[x.name]) / (df[x.name].max() - df[x.name].min()), axis=0)

# 保存结果
df_normalized.to_csv('normalized_data.csv', index=False)

其中，q=0.5表示计算中位数，axis=0表示将函数应用于每一列。这段代码将数据帧中的每一列进行分位数归一化，并将结果保存到normalized_data.csv文件中。

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分位数归一化和反归一化python实现

分位数归一化是一种数据预处理方法，它将数据缩放到0到1之间的范围内，使得不同特征之间的值具有可比性。具体来说，分位数归一化将每个特征的值映射到其分位数上，然后将其缩放到0到1之间的范围内。反归一化是将经过归一化处理的数据还原回原始数据的过程。在Python中，可以使用scikit-learn库中的preprocessing模块来实现分位数归一化和反归一化。

分位数归一化的Python实现：

from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 实例化QuantileTransformer对象
qt = QuantileTransformer()

# 对数据进行分位数归一化
data_normalized = qt.fit_transform(data)

# 将归一化后的数据转换为DataFrame格式
data_normalized = pd.DataFrame(data_normalized, columns=data.columns)

反归一化的Python实现：

# 将归一化后的数据还原回原始数据
data_original = qt.inverse_transform(data_normalized)

# 将还原后的数据转换为DataFrame格式
data_original = pd.DataFrame(data_original, columns=data.columns)

python基于某一列做归一化

基于某一列做归一化的Python代码可以使用以下两种方式实现：

第一种方式是使用自定义函数进行归一化。可以定义一个函数，接收一个矩阵作为输入，并按列进行归一化处理。具体代码如下所示：

def columnNormalization(matrix, col_index):
    col_data = \[row\[col_index\] for row in matrix\]
    min_val = min(col_data)
    max_val = max(col_data)
    normalized_col = \[(val - min_val) / (max_val - min_val) for val in col_data\]
    for i in range(len(matrix)):
        matrix\[i\]\[col_index\] = normalized_col\[i\]
    return matrix

使用该函数时，需要传入一个矩阵和要进行归一化的列的索引。函数会返回归一化后的矩阵。

第二种方式是使用NumPy库进行归一化。可以使用NumPy的数组操作来实现归一化。具体代码如下所示：

import numpy as np

def columnNormalization(matrix, col_index):
    col_data = matrix\[:, col_index\]
    min_val = np.min(col_data)
    max_val = np.max(col_data)
    normalized_col = (col_data - min_val) / (max_val - min_val)
    matrix\[:, col_index\] = normalized_col
    return matrix

使用该函数时，需要传入一个NumPy数组和要进行归一化的列的索引。函数会返回归一化后的数组。

以上两种方式都可以实现基于某一列的归一化操作。具体选择哪种方式取决于你的需求和使用环境。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python基于不同方法实现特征工程常用的归一化技术Normalization对比分析](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/128445409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【python】数据预处理：分位数归一化 Quantile Normalization + INSCODE AI创作助手测试](https://blog.csdn.net/sinat_32872729/article/details/130862101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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