python 数据归一化处理
时间: 2023-10-05 11:13:40 浏览: 70
数据归一化是将原始数据按照一定的比例缩放到某个特定的区间内的过程。在Python中,有多种方法可以进行数据归一化处理。
一种常见的方法是使用sklearn库中的preprocessing模块,其中包含了各种常用的数据预处理方法,包括标准化处理(StandardScaler)和小数标准化(MinMaxScaler)等。标准化处理是通过对原始数据进行线性变换,使其均值为0,方差为1,从而将数据映射到标准正态分布上。而小数标准化是通过对原始数据进行线性变换,将其映射到[0,1]区间上。以下是使用这两种方法进行数据归一化的示例代码:
标准化处理:
```
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.StandardScaler()
data['Fare'] = scaler.fit_transform(data['Fare'].values.reshape(-1,1))
```
小数标准化:
```
from sklearn import preprocessing
scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
data['Fare'] = scaler.fit_transform(data['Fare'].values.reshape(-1,1))
```
除了sklearn库,还可以使用其他方法进行数据归一化处理,比如使用自定义函数。下面是一个将数据进行小数标准化的自定义函数的示例代码:
```
def MinMaxScale(data):
return (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
data['Fare'] = MinMaxScale(data['Fare'])
```
另外还有一种常见的数据归一化方法是小数定标标准化,该方法通过移动数据的小数点位置来缩放特征值,使其落在一个较小的范围内。以下是使用小数定标标准化对数据进行归一化处理的示例代码:
```
def Decimal_Scale(data):
return data / 10**(np.log10(data.abs().max()))
data['Fare'] = Decimal_Scale(data['Fare'])
```