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【課程2.3】  數據歸一化/標準化

 數據的標準化（normalization）是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。
 在某些比較和評價的指標處理中經常會用到，去除數據的單位限制，將其轉化為無量綱的純數值，便於不同單位或量級的指標能夠進行比較和加權
 
最典型的就是數據的歸一化處理，即將數據統一映射到[0,1]區間上

0-1標準化 / Z-score標準化

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

# 數據標準化
# （1）0-1標準化
# 將數據的最大最小值記錄下來，並通過Max-Min作為基數（即Min=0，Max=1）進行數據的歸一化處理
# x = (x - Min) / (Max - Min)

df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10)*20,
                  ‘value2‘:np.random.rand(10)*100})
print(df.head())
print(‘------‘)
# 創建數據

def data_norm(df,*cols):
    df_n = df.copy()
    
 
for col in cols:
        ma = df_n[col].max()
        mi = df_n[col].min()
        df_n[col + ‘_n‘] = (df_n[col] - mi) / (ma - mi)
    return(df_n)
# 創建函數，標準化數據

df_n = data_norm(df,‘value1‘,‘value2‘)
print(df_n.head())
# 標準化數據

　　輸出：

      value1     value2
0   1.058973  80.176250
1   2.268353
 
  72.748326
2   8.845245  38.677480
3   6.787782  61.089715
4  19.699524  91.723522
------
      value1     value2  value1_n  value2_n
0   1.058973  80.176250  0.000000  0.741446
1   2.268353  72.748326  0.064879  0.618601
2   8.845245  38.677480  0.417706  0.055126
3   6.787782  61.089715  0.307330  0.425787
4  19.699524  91.723522  1.000000  0.932418

# 數據標準化
# （2）Z-score標準化
# Z分數（z-score）,是一個分數與平均數的差再除以標準差的過程 → z=(x-μ)/σ，其中x為某一具體分數，μ為平均數，σ為標準差
# Z值的量代表著原始分數和母體平均值之間的距離，是以標準差為單位計算。在原始分數低於平均值時Z則為負數，反之則為正數
# 數學意義：一個給定分數距離平均數多少個標準差?

df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10) * 100,
                  ‘value2‘:np.random.rand(10) * 100})
print(df.head())
print(‘------‘)
# 創建數據

def data_Znorm(df, *cols):
    df_n = df.copy()
    for col in cols:
        u = df_n[col].mean()
        std = df_n[col].std()
        df_n[col + ‘_Zn‘] = (df_n[col] - u) / std
    return(df_n)
# 創建函數，標準化數據

df_z = data_Znorm(df,‘value1‘,‘value2‘)
u_z = df_z[‘value1_Zn‘].mean()
std_z = df_z[‘value1_Zn‘].std()
print(df_z)
print(‘標準化後value1的均值為:%.2f, 標準差為：%.2f‘ % (u_z, std_z))
# 標準化數據
# 經過處理的數據符合標準正態分布，即均值為0，標準差為1

# 什麽情況用Z-score標準化：
# 在分類、聚類算法中，需要使用距離來度量相似性的時候，Z-score表現更好

　　輸出：

    value1     value2
0  87.320919  48.352809
1  26.031312   7.175187
2  30.446934  51.214317
3  95.423791  86.417366
4  83.931369  82.795884
------
      value1     value2  value1_Zn  value2_Zn
0  87.320919  48.352809   0.910447  -0.206182
1  26.031312   7.175187  -0.853275  -1.425002
2  30.446934  51.214317  -0.726208  -0.121484
3  95.423791  86.417366   1.143622   0.920495
4  83.931369  82.795884   0.812906   0.813302
5  42.323130  77.843953  -0.384448   0.666730
6  92.152700   2.869294   1.049490  -1.552452
7  15.126391  78.057041  -1.167085   0.673037
8   7.050190  24.868290  -1.399492  -0.901302
9  77.020849  93.592031   0.614043   1.132858
標準化後value1的均值為:0.00, 標準差為：1.00

# 案例應用
# 八類產品的兩個指標value1，value2，其中value1權重為0.6，value2權重為0.4
# 通過0-1標準化，判斷哪個產品綜合指標狀況最好

df = pd.DataFrame({"value1":np.random.rand(10) * 30,
                  ‘value2‘:np.random.rand(10) * 100},
                 index = list(‘ABCDEFGHIJ‘))
#print(df.head())
#print(‘------‘)
# 創建數據"

df_n1 = data_norm(df,‘value1‘,‘value2‘)
# 進行標準化處理

df_n1[‘f‘] = df_n1[‘value1_n‘] * 0.6 + df_n1[‘value2_n‘] * 0.4
df_n1.sort_values(by = ‘f‘,inplace=True,ascending=False)
df_n1[‘f‘].plot(kind = ‘line‘, style = ‘--.k‘, alpha = 0.8, grid = True)
df_n1
# 查看綜合指標狀況

　　輸出：

數據歸一化/標準化