pandas数据帧上的分位数归一化

是一种数据预处理方法，它通过将数据映射到一个特定的范围内来消除数据的差异，使得数据具有统一的尺度。在pandas库中，可以使用quantile()函数来计算数据帧中的分位数，然后通过对每个数据进行归一化处理。

分位数归一化的步骤如下：

1. 首先，使用pandas的quantile()函数计算数据帧中的分位数。分位数是指将数据按大小顺序分成几等分，例如将数据分成四分位数就是将数据分成四等分。
2. 然后，通过减去最小分位数，并除以分位数范围的差值来对数据进行归一化处理。这可以通过使用pandas的sub()函数和div()函数来实现。

分位数归一化的优势：

1. 消除数据的差异：分位数归一化可以将不同尺度的数据映射到一个相同的范围内，消除数据之间的差异，使得不同指标之间可以进行比较和分析。
2. 提高模型性能：分位数归一化可以使得输入数据的分布更加符合模型的要求，有助于提高模型的训练速度和预测精度。

分位数归一化的应用场景：

1. 机器学习和数据分析：在数据预处理阶段，分位数归一化常常被应用于机器学习和数据分析任务中，以提高模型性能和数据可解释性。
2. 数据可视化：在绘制柱状图、折线图等可视化图表时，使用分位数归一化可以使得数据的变化趋势更加明显。

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