pandas歸一化操做

歸一化操做有兩種

1.max和min的歸一化操做

min-max標準化（Min-Max Normalization）

返回結果0~1

公式：

實例：

如：

隨機生成假數據以下

df = DataFrame({"height":np.random.randint(150,190,size=50),
"weight":np.random.randint(40,90,size = 50),
"sex":np.random.randint(0,2,size = 50)})
df

對數據進行歸一化操做

df = (df-df.min())/(df.max()-df.min())
df

 

df.info()     #函數info()是對咱們dataform中的數據進行說明

信息以下

 

df.describe()         #describe()是根據每一列對數據進行彙總

 

2.Z-score標準化方法

方法：

返回結果：返回的結果是標準值爲1，平均值爲0，標準的正態分佈數據

實例以下：

df2 = (df-df.mean())/df.std()           #df數據減去df平均值，再出去df的標準差就是歸一化，歸一化後變準值爲1
df2

df2.describe()