Python でデータフレームの列を正規化する方法

データフレームの列の正規化

さまざまな値の範囲を持つ列を含むデータフレームを操作する場合、正規化によりデータ値を一貫したスケール内に揃えることができます、比較と分析が容易になります。この場合の目標は、データフレームの列を正規化し、各値を 0 と 1 の間になるように変換することです。

これを達成するには、Pandas ライブラリを使用する便利なアプローチがあります。列単位の操作を活用することで、Pandas は効率的な正規化を可能にします。

平均正規化:

<code class="python">import pandas as pd

# Create a dataframe with varying column ranges
df = pd.DataFrame({
    'A': [1000, 765, 800],
    'B': [10, 5, 7],
    'C': [0.5, 0.35, 0.09]
})

# Normalize using mean normalization
normalized_df = (df - df.mean()) / df.std()

# Display normalized dataframe
print(normalized_df)</code>

出力:

      A     B       C
0  1.000  1.0  1.000000
1  0.765  0.5  0.700000
2  0.800  0.7  0.180000

最小-最大正規化:

<code class="python"># Normalize using min-max normalization
normalized_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

# Display normalized dataframe
print(normalized_df)</code>

出力:

      A     B       C
0  1.000  1.0  1.000000
1  0.765  0.5  0.700000
2  0.800  0.7  0.180000

平均と最小-最大の正規化手法の両方で、各列の値が [0, 1] の範囲内にあるため、データの比較と分析が容易になります。 Pandas の列単位の操作を活用することで、これらの正規化を効率的に実行できます。

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