pandas 数据归一化以及行删除例程的方法

当处理数据时，通常需要对数据进行归一化和清洗。在pandas中，可以使用一些内置函数和方法来实现这些操作。

数据归一化

数据归一化是一种使数据在相似度比较时更具可比性的技术。pandas提供了一些内置函数来帮助完成数据归一化操作。

min-max归一化

min-max归一化是一种常见的数据归一化方法，将数据转换为0~1之间的值。pandas中提供了min()和max()函数来获取数据集中最小值和最大值。然后，可以使用如下公式将数据进行归一化：

$${X}' = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}$$

其中，$X$为原始数据，$X_{min}$和$X_{max}$分别为最小值和最大值。得到的归一化数据为${X}'$。

下面是一个使用pandas实现min-max归一化的例程：

import pandas as pd

# 创建数据集DataFrame
data = {'score': [98, 78, 86, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算最小值和最大值
min_val = df['score'].min()
max_val = df['score'].max()

# 对数据进行归一化
df['score_normalized'] = (df['score'] - min_val) / (max_val - min_val)

print(df)

上面的代码会打印出归一化后的数据集，其中新增了一列名为score_normalized的数据列，存储归一化后的数据。

z-score归一化

z-score归一化是一种将数据归一化到标准正态分布的方法。pandas中提供了mean()和std()函数来获取数据集的均值和标准差。然后，可以使用如下公式将数据进行归一化：

$${X}' = \frac{X - \mu}{\sigma}$$

其中，$\mu$和$\sigma$分别为数据集的均值和标准差。得到的归一化数据为${X}'$。

下面是一个使用pandas实现z-score归一化的例程：

import pandas as pd

# 创建数据集DataFrame
data = {'score': [98, 78, 86, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算均值和标准差
mean_val = df['score'].mean()
std_val = df['score'].std()

# 对数据进行归一化
df['score_normalized'] = (df['score'] - mean_val) / std_val

print(df)

上面的代码会打印出归一化后的数据集，其中新增了一列名为score_normalized的数据列，存储归一化后的数据。

行删除

数据清洗时，有时需要删除无效、重复、缺失或异常的行。pandas中提供了drop()函数来删除行。

下面是一个使用pandas删除无效行的例程：

import pandas as pd

# 创建数据集DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', None],
        'score': [98, 78, 86, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除无效行
df = df.dropna()

print(df)

上面的代码会打印出删除无效行后的数据集，其中的无效行包括有缺失值的行，使用dropna()函数可以删除这些行。

下面是一个使用pandas删除重复行的例程：

import pandas as pd

# 创建数据集DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Charlie'],
        'score': [98, 78, 86, 92]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

print(df)

上面的代码会打印出删除重复行后的数据集，其中的重复行包括名字为Charlie的行，使用drop_duplicates()函数可以删除这些行。

通过以上的min-max归一化、z-score归一化和行删除的示例，可以看出pandas提供了简便易用的函数来完成数据归一化和清洗操作。