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【Python】使用 pandas 进行数据归一化

news 来源：原创 2025/3/21 12:56:19

那年夏天我和你躲在这一大片宁静的海
直到后来我们都还在对这个世界充满期待
今年冬天你已经不在我的心空出了一块
很高兴遇见你让我终究明白
回忆比真实精彩
🎵 王心凌《那年夏天宁静的海》

数据归一化（Normalization）是数据预处理中常见的一步，它通过缩放特征值，使它们位于一定范围内，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。归一化有助于消除不同量纲和量级之间的影响，使得算法更加稳定和高效。本文将介绍如何使用 pandas 库进行数据归一化。

为什么需要归一化？

提升模型性能：归一化后的数据可以加速梯度下降优化过程，提高机器学习模型的收敛速度和预测性能。
消除量纲影响：在距离度量算法（如KNN）中，归一化能消除不同特征之间的量纲影响，使得特征之间的贡献更加均衡。
提高稳定性：归一化能防止数值计算中可能出现的溢出或下溢，提高模型的稳定性。

数据归一化方法

常见的归一化方法包括：

最小-最大归一化（Min-Max Normalization）
Z-score标准化

示例数据

首先，我们创建一个包含多个特征的示例 DataFrame。

复制代码
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50],
    'C': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据：")
print(df)

最小-最大归一化

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

print("\n最小-最大归一化后的数据：")
print(df_min_max_scaled)

Z-score标准化

Z-score标准化通过减去均值并除以标准差将特征值转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

# Z-score标准化
df_z_score_scaled = (df - df.mean()) / df.std()

print("\nZ-score标准化后的数据：")
print(df_z_score_scaled)

完整代码示例

以下是完整的代码示例，从创建数据到应用两种归一化方法：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50],
    'C': [100, 200, 300, 400, 500]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始数据：")
print(df)

# 最小-最大归一化
df_min_max_scaled = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

print("\n最小-最大归一化后的数据：")
print(df_min_max_scaled)

# Z-score标准化
df_z_score_scaled = (df - df.mean()) / df.std()

print("\nZ-score标准化后的数据：")
print(df_z_score_scaled)

输出结果

原始数据：
   A   B    C
0  1  10  100
1  2  20  200
2  3  30  300
3  4  40  400
4  5  50  500

最小-最大归一化后的数据：
     A    B    C
0  0.00  0.00  0.00
1  0.25  0.25  0.25
2  0.50  0.50  0.50
3  0.75  0.75  0.75
4  1.00  1.00  1.00

Z-score标准化后的数据：
          A         B         C
0 -1.264911 -1.264911 -1.264911
1 -0.632456 -0.632456 -0.632456
2  0.000000  0.000000  0.000000
3  0.632456  0.632456  0.632456
4  1.264911  1.264911  1.264911