本篇内容介绍了“Python数据标准化实例分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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说明

1、将原始数据转换为均值为0，标准差在1范围内。

2、对标准化而言：如果出现异常点，由于有一定数据量，少量异常点对平均值的影响不大，因此方差变化不大。

实例

def stand_demo():
    """
    标准化
    :return:
    """
    # 1. 获取数据
    data = pd.read_csv('dating.txt')
    data = data.iloc[:, :3]
    print('data:\n', data)
 
    # 2.实例化一个转换器类
    transfer = StandardScaler()
    # 3.调用fit_transform()
    data_new = transfer.fit_transform(data)
    print('data_new:\n', data_new)
    return None

“Python数据标准化实例分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

当前名称：Python数据标准化实例分析
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