在python Jupyter中定义一个规范化数据的函数

在Python Jupyter中定义一个规范化数据的函数，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def normalize_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)
    normalized_df = pd.DataFrame(normalized_data, columns=data.columns)
    return normalized_df

这个函数使用了pandas库和sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类来进行数据规范化。它接受一个数据集作为输入，并返回规范化后的数据集。

使用StandardScaler可以将数据按列进行标准化处理，即将每个特征的值转换为均值为0，标准差为1的分布。这有助于消除不同特征之间的量纲差异，使得数据更适合用于机器学习算法。

以下是函数的使用示例：

# 假设有一个包含数值型特征的数据集df
normalized_df = normalize_data(df)
print(normalized_df.head())

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