如下所示：

3σ 原则 (u-3*σ ,u+3*σ ) 离差标准化 (x-min)/(max-min) 标准差标准化 (x-u)/σ 小数定标标准化

x/10**k

k=np.ceil(log10(max(|x|)))

1.3σ原则

u 均值

σ 标准差

正太分布的数据基本都分布在（u-3σ,u+3σ）范围内

其他的数据

import pandas as pd
import numpy as np
def three_sigma(se):
    """
    自实现3σ原则，进行数据过滤
    :param se:传进来的series结构数据
    :return:去除异常值之后的series数据
    """
    bool_id=((se.mean()-3*se.std())<se) & (se<(se.mean()+3*se.std()))
    print(bool_id)
    return se[bool_id]
 
#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
#进行异常值处理
res=three_sigma(detail['amounts'])
print(detail.shape)
print(res.shape)

2.离差标准化

(x-min)/(max-min)

import pandas as pd
import numpy as np
 
def minmax_sca(data):
    """
    离差标准化
    param data:传入的数据
    return:标准化之后的数据
    """
    new_data=(data-data.min())/(data.max()-data.min())
    return new_data
 
#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res=minmax_sca(detail[['amounts','counts']])
print(res)
data=res
bool_id=data.loc[:,'count']==1
print(data.loc[bool_id],'counts')

3.标准差标准化

(x-u)/σ

异常值对标准差标准化的影响不大

转化之后的数据--->均值0 标准差1

import pandas as pd
import numpy as np
def stand_sca(data):
    """
    标准差标准化
    :param data:传入的数据
    :return:标准化之后的数据
    """
    new_data=(data-data.mean())/data.std()
    return new_data
 
#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res=stand_sca(detail[['amounts','counts']])
print(res)
print('res的均值：',res.mean())
print('res的标准差：',res.std())

4.小数定标标准化

x/(10^k)
k=math.ceil(log10(max(|x|)))

以10为底，x的绝对值的最大值的对数 最后进行向上取整

import pandas as pd
import numpy as np
def deci_sca(data):
    """
    自实现小数定标标准化
    :param data: 传入的数据
    :return: 标准化之后的数据
    """
    new_data=data/(10**(np.ceil(np.log10(data.abs().max()))))
    return new_data
#加载数据
detail = pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res = deci_sca(detail[['amounts', 'counts']])
print(res)

补充：pandas数据处理基础之标准化与标签数值化

fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.

解释：简单来说，就是求得训练集X的均值，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。

transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.

解释：在fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）。

fit_transform(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.

解释：fit_transform是fit和transform的组合，既包括了训练又包含了转换。 transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等）

fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对该trainData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。

Note:

必须先用fit_transform(trainData)，之后再transform(testData)

如果直接transform(testData)，程序会报错

如果fit_transfrom(trainData)后，使用fit_transform(testData)而不transform(testData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。(一定要避免这种情况)

注意：StandardScaler().fit_transform(x，fit_params),fit_params决定标准化的标签数据，就是每个标准化的标杆数据，此参数不同，则每次标准化的过程则不同。

from sklearn import preprocessing
# 获取数据
cols = ['OverallQual','GrLivArea', 'GarageCars','TotalBsmtSF', 'FullBath', 'TotRmsAbvGrd', 'YearBuilt'] ##选取列
x = data_train[cols].values
y = data_train['SalePrice'].values  
x_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(x) ##进行归一化
y_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(y.reshape(-1,1))##先将y转换成一列，再进行归一
 

还有以下形式，和上面的标准化原理一致，都是先fit，再transform。

由ss决定标准化进程的独特性

# 先将数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler() ##
#用测试集训练并标准化
ss.fit(missing_age_X_train)##首先fit
missing_age_X_train = ss.transform(missing_age_X_train) #进行transform
missing_age_X_test = ss.transform(missing_age_X_test)

标签数值化

1.当某列数据不是数值型数据时，将难以标准化，此时要将数据转化成数据型形式。

数据处理前数据显示：

经过标签化数据处理

from sklearn import preprocessing
f_names = ['CentralAir', 'Neighborhood'] ##需要处理的数据标签 
for x in f_names:
    label = preprocessing.LabelEncoder()
    data_train[x] = label.fit_transform(data_train[x]) ##数据标准化

处理之后变成：

2.当某列有对应的标签值时，即某个量对应相应确定的标签时，例如oldtown就对应1，sawyer就对应2，分类的str转换为序列类这时使用如下：

数据处理之前

利用转换:

title_mapping = {"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Rare": 5}#将标签对应数值
train_df['Title'] = train_df['Title'].map(title_mapping)#处理数据
train_df['Title'] = train_df['Title'].fillna(0)##将其余标签填充为0值

处理过后：

3.多个数据标签需要分列采用one_hot形式时，处理之前

处理之后

train_test.loc[train_test["Age"].isnull() ,"age_nan"] = 1 ##将标签转换成1
train_test.loc[train_test["Age"].notnull() ,"age_nan"] = 0##将此标签成为0
train_test = pd.get_dummies(train_test,columns=['age_nan']) ##columns决定哪几行分列处理，prefix参数是每列前缀

one_hot 形式转变成功。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持hwidc。