データの一貫性を確保するために DataFrame 列を正規化するにはどうすればよいでしょうか?

一貫性を保つためにデータフレームの列を正規化する

データ分析では、データ範囲の一貫性を確保するためにデータフレームの列を正規化することが必要になることがよくあります。これは、さまざまなソースからのデータを扱う場合、または値が異なるスケールにある場合に特に重要です。

問題ステートメント

さまざまな値の範囲を持つ列を含むデータフレームを考えてみましょう。

df:
    A     B   C
1000  10  0.5
765   5   0.35
800   7   0.09

目的は、各値が 0 と 1 の間に収まるようにこのデータフレームの列を正規化することです。

解決策

平均正規化

Pandas を使用すると、平均正規化を次のように実装できます。

normalized_df = (df - df.mean()) / df.std()

このメソッドは、元の値から各列の平均を減算し、それらを標準偏差。

最小-最大正規化

最小-最大正規化の場合:

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

このアプローチでは、それぞれの最小値と最大値が計算されます。

Result

どちらの正規化方法でも、各値が次の列を持つデータフレームが生成されます。 0 と 1 の間。指定されたサンプル データフレームの場合、期待される出力は次のとおりです:

A     B    C
1     1    1
0.765 0.5  0.7
0.8   0.7  0.18

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