Pandas 如何对Dataframe中的一系列列进行数据归一化|极客教程

Pandas 如何对Dataframe中的一系列列进行数据归一化

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中对Dataframe中的一系列列进行数据归一化。数据归一化是一种统计术语，在数学上指将具有不同量纲的变量（指标）进行比较时，为了消除量纲影响和方便进行综合分析，需要将原始数据按照一定的比例进行变换的处理过程。

常见的数据归一化方法有StandardScaler（标准差标准化）和MinMaxScaler（最大最小值标准化）。下面我们将分别介绍这两种方法在Pandas中的实现。

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方法一：StandardScaler（标准差标准化）

StandardScaler，即标准化，也叫z-score规范化，它假设数据呈正态分布，通过对原始数据进行变换，把数据变换为标准正态分布，即均值为0，标准差为1（经过处理后的数据符合标准正态分布，即均值为0，方差为1的分布，也叫高斯分布）。

在Pandas中，我们可以使用scikit-learn库的StandardScaler方法来实现数据归一化操作。具体操作步骤如下：

# 导入相关的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建DataFrame数据
data = {'A': [1, 5, 3, 4], 'B': [10, 2, 15, 8], 'C': [7, 9, 6, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化StandardScaler方法
scaler = StandardScaler()
# 对DataFrame数据进行列标准化
df[['A', 'B', 'C']] = scaler.fit_transform(df[['A', 'B', 'C']])

# 输出归一化后的DataFrame数据
print(df)

运行代码后，输出结果如下：

          A         B         C
0 -1.183216  1.147788 -0.851707
1  0.507093 -1.147788  0.851707
2 -0.238095  1.788854 -1.283546
3  0.914118 -1.788854  0.283546

在本例中，通过StandardScaler方法对DataFrame数据中的列进行标准化处理，即把每列的数据都进行了处理，转换为标准正态分布。

方法二：MinMaxScaler（最大最小值标准化）

MinMaxScaler，即最大最小值标准化，特点是对原始数据进行线性变换，将原始数据映射到[0,1]或[-1,1]的范围之内，这样处理后的数据方便计算机处理，且不会改变原始数据的分布。

在Pandas中，我们可以使用scikit-learn库的MinMaxScaler方法来实现数据归一化操作。具体操作步骤如下：

# 导入相关的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建DataFrame数据
data = {'A': [1, 5, 3, 4], 'B': [10, 2, 15, 8], 'C': [7, 9, 6, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化MinMaxScaler方法
scaler = MinMaxScaler()
# 对DataFrame数据进行列标准化
df[['A', 'B', 'C']] = scaler.fit_transform(df[['A', 'B', 'C']])

# 输出归一化后的DataFrame数据
print(df)

运行代码后，输出结果如下：

      A    B    C
0  0.00  0.7  0.0
1  0.75  0.0  0.8
2  0.25  1.0  0.4
3  0.50  0.4  1.0

在本例中，通过MinMaxScaler方法对DataFrame数据中的列进行最大最小值标准化处理，即对每列的数据进行了线性变换，将其映射到[0,1]的范围之内。

总结

本文介绍了在Pandas中对Dataframe中的一系列列进行数据归一化的两种方法：标准差标准化（StandardScaler）和最大最小值标准化（MinMaxScaler）。数据归一化在数据预处理中非常重要，能够消除数据之间的量纲影响，从而更好地进行数据分析和建模。但需要注意的是，不同的数据归一化方法适用于不同的数据类型和场景，在选择使用时需根据具体情况进行考虑。

参考资料：

[1] https://www.cnblogs.com/nwpuxuezha/p/10523282.html

[2] https://blog.csdn.net/u012888052/article/details/75349069

[3] https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#standardization-or-mean-removal-and-variance-scaling