Normalizar DataFrames en Python

por | Ene 16, 2018 | Python | 1 Comentario

La normalización aplicada en este caso sigue la siguiente formula:

normalización = ( x – min(x) ) / ( max(x) – min(x) )

 

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

x1 = [1,2,3,4,5] 
x2 = [1,2,3,4,5] 
x3 = [1,2,3,4,5] 
df = pd.DataFrame({"x1": x1, "x2": x2, "x3": x3})

scaler = MinMaxScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df)
scaled_df = pd.DataFrame(scaled_df, columns=['x1', 'x2', 'x3'])
print scaled_df
x1 x2 x3 
0 0.00 0.00 0.00 
1 0.25 0.25 0.25 
2 0.50 0.50 0.50 
3 0.75 0.75 0.75 
4 1.00 1.00 1.00

1 Comentario

  1. Cristian

    La formula como se aplica, cual es el beneficio de realizar esta transformación.
    Por ultimo como puedo luego identificar los datos originales

    Responder

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