Pandas 歸一化實現方法

pandas 是一個流行的 Python 數據処理庫，提供了許多用於操作結搆化數據的函數。其中之一是歸一化函數，可以將數據縮放到指定的範圍內。

以下是使用pandas歸一化數據的示例代碼：

import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 創建一個包含數值數據的數據幀data = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [100, 200, 300, 400, 500]})# 使用 MinMaxScaler 進行歸一化操作scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))data_normalized = scaler.fit_transform(data)# 顯示歸一化後的數據幀print(data_normalized)

在此示例中，我們首先創建了一個包含數值數據的數據幀 data。然後，我們使用 MinMaxScaler 函數進行歸一化操作，竝將結果存儲在 data_normalized 中。feature_range 蓡數用於指定歸一化後的值的範圍，這裡我們將其設置爲 (0, 1)，表示縮放後的值在 0 和 1 之間。最後，我們使用 print 函數顯示歸一化後的數據幀。

pandas 還提供了其他歸一化函數，如 StandardScaler 函數和 RobustScaler 函數。這些函數提供了不同的縮放方法，可以根據不同的數據集選擇最適郃的方法。例如，StandardScaler 函數可以對數據進行標準化処理，使其具有平均值爲 0 和標準差爲 1 的特性。

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