python数据反标准化pandas
时间: 2024-09-25 09:00:37 浏览: 68
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:
```python
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。
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