100天精通Python(数据分析篇)——第75天:Pandas数据预处理之数据标准化

本文介绍了数据标准化的概念、作用及三种常用方法:离差标准化、标准差标准化和小数定标标准化。数据标准化是数据分析前的重要步骤,它可以消除量纲影响,提升模型精度和收敛速度。通过实例展示了每种方法的计算公式和实战代码,适用于不同场景的数据处理。

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1. 数据标准化是什么?

数据标准化是 企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。数据标准化分为开发(D)、候选(C)、批准(A)驳回(R)、归档(X)几个过程。

评价是现代社会各领域的一项经常性的工作,是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大,所面临的评价对象日趋复杂,如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理,必须全面地从整体的角度考虑问题,多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法,就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来,并得到一个综合指标,由此对评价对象做一个整体上的评判,并进行横向或纵向比较。

而在多指标评价体系中,由于各评价指标的性质不同,通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时,如果直接用原始指标值进行分析,就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用,相对削弱数值水平较低指标的作用。因此,为了保证结果的可靠性,需要对原始指标数据进行标准化处理。目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法、标准差法)、折线

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