pandas 数据反标准化
时间: 2023-10-28 16:00:21 浏览: 39
pandas可以使用反标准化方法来将标准化后的数据恢复到原始的数据范围。根据提供的引用内容,我们可以使用三种不同的方法进行反标准化,分别是MinMaxScaler的inverse_transform方法,StandardScaler的inverse_transform方法以及RobustScaler的inverse_transform方法。
如果你使用的是MinMaxScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建MinMaxScaler实例:standard_s2 = MinMaxScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s2_data = standard_s2.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s2_data_pd = pd.DataFrame(standard_s2_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s2_data_inverse = standard_s2.inverse_transform(standard_s2_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s2_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s2_data_inverse, columns=columns)
如果你使用的是StandardScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建StandardScaler实例:standard_s1 = StandardScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s1_data = standard_s1.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s1_data_pd = pd.DataFrame(standard_s1_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s1_data_inverse = standard_s1.inverse_transform(standard_s1_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s1_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s1_data_inverse, columns=columns)
如果你使用的是RobustScaler进行标准化,可以使用inverse_transform方法将数据反标准化。具体步骤如下:
1. 创建RobustScaler实例:standard_s3 = RobustScaler()
2. 将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化:standard_s3_data = standard_s3.fit_transform(datas)
3. 将标准化后的数据改成DataFrame格式:standard_s3_data_pd = pd.DataFrame(standard_s3_data, columns=columns)
4. 将标准化的数据反标准化:standard_s3_data_inverse = standard_s3.inverse_transform(standard_s3_data)
5. 将反标准化的数据改成DataFrame格式:standard_s3_data_inverse_pd = pd.DataFrame(standard_s3_data_inverse, columns=columns)
以上是三种不同方法的使用步骤,你可以根据你使用的标准化方法选择相应的步骤来进行数据的反标准化。