Python数据预处理中的数据规范化(归一化)实例
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简介：
本篇文章详细介绍了在使用Python进行数据分析时，如何对数据进行规范化（归一化）处理。通过具体实例讲解了常用的数据标准化方法，并提供了相应的代码实现，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
本段落介绍了Python数据预处理中的数据规范化方法。为了消除不同指标之间的量纲及取值范围差异的影响，在进行数据分析前需要对原始数据进行标准化或归一化处理，使数值比例缩放至特定区间内以方便综合分析。
常用的数据规范化方法包括：
- 最小-最大规范化
- 零-均值规范化
下面是一个简单的代码示例：
```python
#-*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
datafile = normalization_data.xls # 参数初始化
data = pd.read_excel(datafile)
```
这段代码用于读取Excel文件中的数据，并准备进行后续的数据规范化处理。
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