本文實例講述了Python數(shù)據(jù)預處理之數(shù)據(jù)規(guī)范化。分享給大家供大家參考，具體如下：

數(shù)據(jù)規(guī)范化

為了消除指標之間的量綱和取值范圍差異的影響，需要進行標準化（歸一化）處理，將數(shù)據(jù)按照比例進行縮放，使之落入一個特定的區(qū)域，便于進行綜合分析。

數(shù)據(jù)規(guī)范化方法主要有：

- 最小-最大規(guī)范化
- 零-均值規(guī)范化

數(shù)據(jù)示例

代碼實現(xiàn)

#-*- coding: utf-8 -*-
#數(shù)據(jù)規(guī)范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #參數(shù)初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數(shù)據(jù)
(data - data.min())/(data.max() - data.min()) #最小-最大規(guī)范化
(data - data.mean())/data.std() #零-均值規(guī)范化

從命令行可以看到下面的輸出：

>>> (data-data.min())/(data.max()-data.min(
          0         1         2         3
0  0.074380  0.937291  0.923520  1.000000
1  0.619835  0.000000  0.000000  0.850941
2  0.214876  0.119565  0.813322  0.000000
3  0.000000  1.000000  1.000000  0.563676
4  1.000000  0.942308  0.996711  0.804149
5  0.264463  0.838629  0.814967  0.909310
6  0.636364  0.846990  0.786184  0.929571

>>> (data-data.mean())/data.std()
          0         1         2         3
0 -0.905383  0.635863  0.464531  0.798149
1  0.604678 -1.587675 -2.193167  0.369390
2 -0.516428 -1.304030  0.147406 -2.078279
3 -1.111301  0.784628  0.684625 -0.456906
4  1.657146  0.647765  0.675159  0.234796
5 -0.379150  0.401807  0.152139  0.537286
6  0.650438  0.421642  0.069308  0.595564

上述代碼改為使用print語句打印，如下：

#-*- coding: utf-8 -*-
#數(shù)據(jù)規(guī)范化
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = 'normalization_data.xls' #參數(shù)初始化
data = pd.read_excel(datafile, header = None) #讀取數(shù)據(jù)
print((data - data.min())/(data.max() - data.min())) #最小-最大規(guī)范化
print((data - data.mean())/data.std()) #零-均值規(guī)范化

可輸出如下打印結果：

          0         1         2         3
0  0.074380  0.937291  0.923520  1.000000
1  0.619835  0.000000  0.000000  0.850941
2  0.214876  0.119565  0.813322  0.000000
3  0.000000  1.000000  1.000000  0.563676
4  1.000000  0.942308  0.996711  0.804149
5  0.264463  0.838629  0.814967  0.909310
6  0.636364  0.846990  0.786184  0.929571
          0         1         2         3
0 -0.905383  0.635863  0.464531  0.798149
1  0.604678 -1.587675 -2.193167  0.369390
2 -0.516428 -1.304030  0.147406 -2.078279
3 -1.111301  0.784628  0.684625 -0.456906
4  1.657146  0.647765  0.675159  0.234796
5 -0.379150  0.401807  0.152139  0.537286
6  0.650438  0.421642  0.069308  0.595564

附：代碼中使用到的normalization_data.xls點擊此處本站下載。

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。

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