dataframe数据归一化

数据归一化是一种常见的数据预处理技术，用于将不同特征的数据缩放到相同的尺度范围内，以消除特征之间的差异性，使得不同特征对模型的影响能够比较平等地体现出来。在数据分析和机器学习中，常见的归一化方法包括最小-最大归一化、z-score归一化等。

在Python中，使用pandas库中的DataFrame对象进行数据归一化非常方便。以最小-最大归一化为例，其公式为：

x' = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))

其中，x'为归一化后的数据，x为原始数据，min(x)和max(x)分别为原始数据的最小值和最大值。

下面是一个使用pandas进行最小-最大归一化的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30, 40, 50],
    'B': [100, 200, 300, 400, 500]
})

# 最小-最大归一化
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

print(df_norm)

输出结果为：

     A    B
0  0.0  0.0
1  0.2  0.2
2  0.4  0.4
3  0.6  0.6
4  0.8  0.8

从结果可以看出，DataFrame对象中的每个特征都被归一化到了0到1的范围内。

相关问题

dataframe 数据归一化

对于 DataFrame 的数据归一化，可以使用 sklearn 中的 MinMaxScaler 或者 StandardScaler。

其中，MinMaxScaler 可以将数据缩放到指定的范围，例如 [0,1] 或 [-1,1]，代码如下：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  # 将数据缩放到 [0,1] 的范围
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

而 StandardScaler 则可以将数据进行标准化处理，即将数据转化为均值为 0，标准差为 1 的正态分布数据，代码如下：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df)

需要注意的是，对于数据归一化的操作，一般需要在拆分数据集之前进行，避免训练集和测试集的数据分布不一致。

dataframe数据归一化python

要对DataFrame数据进行归一化，可以使用Python中的sklearn库中的preprocessing模块中的MinMaxScaler()方法。以下是实现数据归一化的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

def min_max_sca(data_x01, data_type):
    if data_type == 'df':
        data_x01 = data_x01.values.tolist()
    
    data_x01 = pd.DataFrame(data_x01)
    min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
    data_x01_Sca = min_max_scaler.fit_transform(data_x01)
    data_x01_Sca = data_x01_Sca.reshape(1, -1)[0]
    
    if data_type == 'df':
        data_x01_Sca = pd.DataFrame(data_x01_Sca).iloc[:,0]
    
    return data_x01_Sca

lists = [10, 20, 30, 40, 50]
dataCol_i = min_max_sca(lists, 'list')
print(dataCol_i)

dataCol_i = pd.DataFrame(lists)
print(type(dataCol_i), dataCol_i)

dataCol_i = min_max_sca(dataCol_i, 'df')
print(type(dataCol_i), dataCol_i)

这段代码会将DataFrame类型的数据进行归一化，输出结果为归一化后的DataFrame数据。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python编程语言学习：将list或者dataframe类型数据进行归一化并返回(便于绘图)](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/121780843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python numpy 按行归一化的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38518638/13765166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]