目标
使用python对pandas拿到的数据进行归一化，方便用于训练或者预测
实现
数据来源：
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| import pandas as pddataset = pd.read_csv("data/boston.csv")
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1. 均值方差归一化（推荐）
适用于没明显边界，有可能存在极值的
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| stats = dataset.describe().transpose()
def norm(x):
return (x - stats['mean']) / stats['std']
normed_data = norm(dataset)
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2. 最值归一化
适用于有边界为题的，如果存在极端的极值，会影响归一化的结果
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| def norm(x):
return (x - x.min()) / (x.max() - x.min())
normed_data = norm(dataset)
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经过实际测试，采用第一种方法预测的数据更为准确（表现为mae更小，预测值与真实值更吻合。当然在特别的数据下，你可能得到截然相反的结果），所以更推荐第一种。
但当数据只有一条或者很少时，可能拿不到方差，这时可以采用第二种
参考：数据归一化(附简单实现和sklearn简单处理数据)
