调查问卷怎么数据标准化代码
时间: 2023-09-13 21:05:48 浏览: 50
调查问卷数据标准化的代码实现主要涉及到数据清洗、数据归一化和数据标准化三个方面。以下是一个示例代码,供参考:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('survey_data.csv')
# 数据清洗
data = data.dropna() # 去除缺失值
data = data[data['age'] > 18] # 去除不合法数据
# 数据归一化
data['income'] = (data['income'] - data['income'].min()) / (data['income'].max() - data['income'].min())
data['education'] = (data['education'] - data['education'].mean()) / data['education'].std()
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
data[['income', 'education']] = scaler.fit_transform(data[['income', 'education']])
# 输出标准化后的数据
print(data.head())
```
其中,假设原始数据存储在名为'survey_data.csv'的文件中,包括'age'、'income'、'education'等字段。该代码首先读取数据,并对数据进行清洗,去除缺失值和非法数据。然后,使用最大最小值归一化和Z-score标准化方法对'income'和'education'字段进行归一化和标准化处理。最后,输出标准化后的数据。需要注意的是,数据标准化的具体方法和参数可以根据实际情况进行选择和调整。