如何使用标准化将数据值保持在范围内？

标准化列：将值保持在范围内

当涉及到数据分析时，值通常位于一个范围内，这使得解释有点困难难的。标准化通过将值转换为 0 到 1 之间的一致比例来解决问题。

让我们考虑一个示例数据帧：

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

解决方案 1：均值标准化

使用 Pandas，我们可以通过计算与平均值的偏差并用标准差对其进行标准化来标准化列：

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

这给我们：

normalized_df:
    A   B   C
1.000000 1.000000 1.000000
0.765592 0.500000 0.700000
0.800457 0.700000 0.180000

解决方案 2：最小-最大标准化

或者，我们可以执行最小-最大标准化，它根据数据的最小值和最大值缩放值：

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

结果在：

normalized_df:
    A   B   C
1.000000 1.000000 1.000000
0.765592 0.500000 0.700000
0.800457 0.700000 0.180000

请注意，Pandas 自动按列应用标准化，使过程高效且简单。

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