如何标准化 Pandas DataFrame 中的数据？

数据标准化是数据预处理的一个重要步骤，它可以使得数据具有相同的尺度和均值，从而方便机器学习算法的使用。在 Pandas 中，可以使用多种方法来标准化 DataFrame 中的数据。

标准化的方法

Pandas 中有两种常用的标准化方法：

1. Min-Max 标准化

Min-Max 标准化是将数据统一缩放到指定范围内的方法，常用的范围是 [0, 1] 或 [-1, 1]。具体方法如下：

def min_max_normalize(df):
    return (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

2. Z-Score 标准化

Z-Score 标准化是将数据按照均值和标准差进行标准化的方法。具体方法如下：

def z_score_normalize(df):
    return (df - df.mean()) / df.std()

使用示例

假设有一个 DataFrame，包含了一些用户的年龄和收入数据：

import pandas as pd

data = {'age': [28, 35, 23, 50, 37],
        'income': [48000, 60000, 35000, 80000, 45000]}
df = pd.DataFrame(data)

可以通过调用上面的标准化函数来处理这个 DataFrame：

df_min_max = min_max_normalize(df)
df_z_score = z_score_normalize(df)

这样就得到了两个标准化后的 DataFrame：df_min_max 是通过 Min-Max 标准化得到的，df_z_score 是通过 Z-Score 标准化得到的。

总结

本文介绍了在 Pandas 中如何进行数据标准化，主要有两种方法：Min-Max 标准化和 Z-Score 标准化。使用这些方法可以方便地将数据标准化到一个统一的尺度上，在机器学习算法的使用中很有帮助。