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)