数据归一化处理的两种方式

import pandas as pd
import numpy as np
test_data = pd.DataFrame([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
print(test_data)
def MinMaxNormalization(test_data):return test_data.apply(lambda x:(x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x)))
normalization_data = MinMaxNormalization(test_data)
print(normalization_data)

import pandas as pd
import numpy as np
test_data = pd.DataFrame([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3]])
print(test_data)
def Z_ScoreNormalization(test_data):return test_data.apply(lambda x:(x-np.mean(x))/(np.std(x)))
print(Z_ScoreNormalization(test_data))

或者使用sklearn包中的函数完成：

# 将数据进行标准化
# 使用sklearn将数据标准化处理，即对数据减去均值，在除以其标准差
from sklearn import preprocessing as ppscaled_data = orig_data.copy()
scaled_data[:, 1:3] = pp.scale(orig_data[:, 1:3])

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