python数据反标准化pandas

在Python中，特别是在使用Pandas库处理数据分析时，数据标准化是一个常见的预处理步骤，它会将数值型特征转换到特定的尺度上，比如0到1之间或者平均值为0、标准差为1。当数据需要进行比较、聚类或者机器学习模型训练时，标准化通常很有帮助。

相反，数据反标准化（也称为去标准化或归一化回原）则是将标准化后的数据还原成原始的数值范围。如果之前的数据是通过某个公式（如Z-score公式：`x = x_scaled * std + mean`，其中`std`是标准差，`mean`是均值）进行了标准化，那么反标准化就是应用相反的过程：

import pandas as pd

def denormalize(data, original_mean, original_std):
    return (data * original_std) + original_mean

# 假设df是一个包含标准化数据的DataFrame，original_mean和original_std分别是数据集的原始均值和标准差
df_original = df.apply(lambda row: denormalize(row, df['original_mean'].values, df['original_std'].values), axis=1)

在这个例子中，`apply()`函数遍历DataFrame的每一行，对每个列应用`denormalize`函数。这样，`df_original`就包含了原始数值的等效数据。