熵权法python

熵权法是一种多属性决策方法，常用于评价指标权重的确定。下面是一个基于Python的熵权法实现过程：

1. 数据准备

首先，我们需要准备一个包含多个指标的数据集，每个指标都对应着一列数据。

2. 数据标准化

将每一列数据进行标准化处理，使其取值都在0到1之间，方便后续计算。

3. 计算熵值和权重

根据熵权法的计算公式，依次计算每个指标的熵值和权重，并将结果保存下来。

4. 指标排序

按照权重大小将指标进行排序，得到最终的指标排序结果。

下面是一个基于Python的熵权法实现代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def entropy_weight(df):
    """
    熵权法计算指标权重
    """
    # 数据标准化
    df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
    # 计算每个指标的熵值
    p = df / df.sum()
    ep = (-1 * p * np.log2(p)).sum()
    # 计算每个指标的权重
    w = (1 - ep) / (len(df) - ep.sum())
    return w

# 示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [3, 4, 5, 6, 7],
    'C': [5, 6, 7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算指标权重
w = entropy_weight(df)

# 指标排序
sorted_index = w.sort_values(ascending=False).index
print(sorted_index)

在以上示例代码中，我们使用了Pandas库对数据进行处理，计算每个指标的熵值和权重，最终得到了指标的排序结果。