python用Z分数归一化某一列属性

在Python中，Z分数归一化（也称为标准正态化或标准化）是一种数据预处理技术，它将数值特征转换到均值为0、标准差为1的标准正态分布上。对于某一列属性的数据，我们可以按照以下步骤进行Z分数归一化：

1. **计算平均值（mean）** 和 标准差（standard deviation）：首先需要获取该列数据的平均值μ和标准差σ。

import numpy as np

column_data = ...  # 你需要归一化的列数据
mean = column_data.mean()
std_dev = column_data.std()

2. **标准化过程**：对于每个数据点x，应用公式 `(x - mean) / std_dev` 进行归一化。

normalized_data = (column_data - mean) / std_dev

3. **结果存储**：通常会返回一个新的数组，其中包含了归一化后的数据。

完整示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，"column_name"是你想要归一化的列名
data = df["column_name"]
normalized_df = pd.DataFrame(data=normalized_data, columns=["column_name_normalized"])