pandas对数据中的某一列进行归一化处理

最新推荐文章于 2025-10-06 21:45:16 发布
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本文详细解释了如何正确使用归一化函数处理数据。通过对比错误与正确的代码示例，阐述了在Pandas DataFrame中对特定列进行归一化的正确方法。了解这一技巧对于数据预处理至关重要。 
#####归一化函数#####
max_min_scaler = lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))

data['use_dates_month'].apply(max_min_scaler)#这种写法是错误的

正确的写法是:
data[['use_dates_month']].apply(max_min_scaler)

 

pandas归一化某一列_机器学习笔记_2_Pandas（1）
weixin_42131443的博客
01-07 427
目录：一、Pandas数据读取二、Pandas索引与计算三、Pandas数据预处理实例四、Pandas常用预处理方法五、Pandas自定义函数————————————————一、Pandas数据读取import pandasfood_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #读取文件print(type(food_info)) #查询文件类型# p...
pandas 实例（数据归一化处理）
qq_43827597的博客
07-25 1694
论文中需要对数据进行归一化处理，使用spsspro软件正向和负向指标处理的公式处理数据后， 归一化的值偏大，用EXCEL计算又感觉有些麻烦，于是想着自己写个几行代码，自己定义公式。
深度学习（十六）：数据归一化处理
最新发布
www_dong的博客
10-06 1085
数据归一化是深度学习工作流中不可或缺的一环。其核心价值在于重塑特征空间，将不同尺度的特征投影到一个统一且有利于梯度下降优化的空间中。对于传统机器学习和浅层网络Min-Max 归一化和Z-Score 标准化是主要的预处理手段，其中 Z-Score 因其对异常值的鲁棒性更受青睐。对于深度神经网络批量归一化（BN）层归一化（LN）**等**内部归一化技术成为了标配，它们通过在网络内部实时调整数据分布，从根本上解决了内部协变量偏移问题，极大地提升了模型训练的效率、稳定性和最终性能。
pandas归一化某一列_十分钟带你了解pandas常用知识
weixin_28903391的博客
02-28 1352
pandas常用知识一、读取csv文件为dataframe二、dataframe的数据概况三、取列数据四、取行数据五、取某一单元格数据六、缺失值处理七、归一化处理八、排序九、索引重新编号十、求均值十一、矢量化操作(批量操作)十二、透视表一、读取csv文件为dataframepandas很好的一点是，可以操作表文件。输出为dataframe格式，这点很nice。 使用pandas.read_csv(...
pandas归一化某一列_pandas归一化操作
weixin_33324007的博客
02-28 1925
归一化操作有两种1.max和min的归一化操作min-max标准化(Min-Max Normalization)返回结果0~1公式： 实例：如：随机生成假数据如下df = DataFrame({"height":np.random.randint(150,190,size=50),"weight":np.random.randint(40,90,size = 50),"sex":np.random...
pandas归一化某一列_用pandas进行简单的数据预处理
weixin_34586802的博客
02-28 1299
最在参加了一个机器学习的竞赛，又开始频繁的使用pandas做数据的处理。发现了一些之前没有发现的pandas用法。在这里做一个总结， 也算是学习笔记吧。本笔记大部分都会以下面的数据作为例子。另外，推荐大家使用ipython来查看及处理数据。首先看这样的数据。image.png这是kaggle上的关于员工离职的数据，现在要根据满意度，工作项目， 薪水等指标判断一个员工是否会离职。 在进行机器学习之前...
pandas归一化某一列_十分钟带你了解pandas常用方法
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对pandas数据表中的某一列的数据进行归一化处理
09-23
在Pandas中对数据表中的某一列进行归一化处理，通常是为了将数值缩放到一个特定范围内，比如0到1之间，这有助于减少变量间的尺度差异，使得不同特征之间的比较更为公平。Python中最常用的是MinMaxScaler和...
pandas归一化某一列_pandas学习笔记
weixin_39968319的博客
12-31 319
pandas 读取 csv 文件import pandas as pdtest_df = pd.read_csv("./test.csv") # 将文件csv文件全部读取test_df = pd.read_csv(names=['a_from_lng','a_from_lat','b_from_lng','b_from_lat',],skiprows=10) # 读取这四列数据，并跳过前面10...
Pandas数据归一化
qq_52310720的博客
10-27 4758
Pandas数据归一化
pandas 对每一列数据进行标准化的方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇pandas 对每一列数据进行标准化的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas数据归一化方法
重剑无锋博客
05-21 8494
归一化操作有两种 1.max和min的归一化操作 min-max标准化（Min-Max Normalization） 返回结果0~1 公式： 对数据进行归一化操作 df = (df-df.min())/(df.max()-df.min()) 2.Z-score标准化方法 方法： 返回结果：返回的结果是标准值为1，平均值为0，标准的正态分布数据 实例如下： df2 = (df-df.mean())/df.std() #df数据减去df平均值，再出...
【Python】 使用 pandas 进行数据归一化
哈哈哈哈哈哈哈
06-23 1434
数据归一化是数据预处理中重要的一步，通过缩放特征值，使其位于特定范围内，能够提高模型性能，消除量纲影响，提高计算稳定性。本文介绍了最常用的两种归一化方法：最小-最大归一化和Z-score标准化，并提供了 pandas 实现这些方法的完整代码示例。
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欢迎加入python学习交流群 667279387 Pandas学习（一）–数据的导入 pandas学习（二）–双色球数据分析 pandas学习（三）–NAB球员薪资分析 pandas学习（四）–数据的归一化 pandas学习（五）–pandas学习视频 归一化方法有两种形式，一种是把数变为（0，1）之间的小数，一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式。主要是为了数据处理方便提出来的，把数
掌握pandas中的transform
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12-08 2026
点击上方"蓝字"关注我们❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNote...
pandas 对dataframe一列中某些值进行处理
weixin_34161029的博客
12-29 2209
https://github.com/Bifzivkar/Boutique-Travel-Services-Predict/blob/master/feature/5_extract_feature.py 对某一列的某些数值进行处理，可以采用类似上面的方法 转载于:https://www.cnblogs.com/bafenqingnian/p/10196...
pandas归一化某一列_pandas技巧汇总
weixin_35857552的博客
02-28 1010
dataframe reindex和reset_index区别reset_index的作用是重新设置dataframe的index，范围为0~len(df)。df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10, 20, 30, 40, 50]})df2 = pd.DataFrame({'A': [6], 'B': [60]})print 'df\n'...
简单Pandas矩阵归一化
mr_zhanglizhong的博客
04-30 730
方法1： 先算出每个值的占比 df_b=df_a.sum(axis=1) df_a=df_a.div(df_b, axis=‘rows’) 再乘归一化值（此处为100，0000） df_a = df_a* 1e6 方法2： df_b=df_a.sum(axis=1) df_a = df_a/ df_b.values.reshape(-1,1) * 1e6 ...
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