python熵权法过程中，权重出现nan值问题

小杨能学会

已于 2022-05-26 09:48:33 修改

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分类专栏： anaconda 文章标签： python 开发语言

于 2022-05-08 16:23:03 首次发布

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在使用熵权法计算数据指标权重时，遇到权重全为NaN的情况。原因是标准化处理后的数据存在0值，导致对0取对数产生-inf。解决方案是在计算信息熵时，对概率值p加上极小值（如1e-10），避免对0取对数。通过此方法成功解决了权重计算问题。

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最近在利用熵权法选取最优指标数据时，计算权重得到的是全为nan值的权重，经过分析过程，找到问题所在。

数据展示：

熵权法步骤：

step 1 :标准化处理

step 2 : 计算每个维度的信息熵

step 3 :差异系数

step 4 ：计算权重

step 5 : 计算综合评分

python实现：

#导入数据
data = pd.read_excel(r'data\data.xlsx',sheet_name = None)
df5 = data['2021']
df = df5.drop('class',axis = 1) #axis参数默认为0
df.head()

#调包
from sklearn import preprocessing
import  pandas

min_max_normalizer=preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1))
#feature_range设置最大最小变换值，默认（0,1）
scaled_data=min_max_normalizer.fit_transform(df)
#将数据缩放(映射)到设置固定区间
df_normalized=pandas.DataFrame