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
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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 |
知识点扩充：
几种标准化方法：
归一化Max-Min
min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max标准化映射成在区间[0,1]中的值x'，其公式为：
新数据=（原数据-最小值）/（最大值-最小值）
这种方法能使数据归一化到一个区域内，同时不改变原来的数据结构。
实现中心化Z-Score
这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x'。
z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。
新数据=（原数据-均值）/标准差
这种方法适合大多数类型数据，也是很多工具的默认标准化方法。标准化之后的数据是以0为均值，方差为以的正太分布。但是Z-Score方法是一种中心化方法，会改变原有数据的分布结构，不适合用于对稀疏数据做处理。
很多时候数据集会存在稀疏特征，表现为标准差小，很多元素值为0，最常见的稀疏数据集是用来做协同过滤的数据集，绝大部分数据都是0。对稀疏数据做标准化，不能采用中心化的方式，否则会破坏稀疏数据的结构。
用于稀疏数据的MaxAbs
最大值绝对值标准化（MaxAbs）即根据最大值的绝对值进行标准化，假设原转换的数据为x，新数据为x'，那么x'=x/|max|，其中max为x锁在列的最大值。
该方法的数据区间为[-1, 1]，也不破坏原数据结构的特点，因此也可以用于稀疏数据，一些稀疏矩阵。
针对离群点的RobustScaler
有些时候，数据集中存在离群点，用Z-Score进行标准化，但是结果不理想，因为离群点在标准化后丧失了利群特性。
RobustScaler针对离群点做标准化处理，该方法对数据中心化的数据的缩放健壮性有更强的参数控制能力。
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