Python pandas：データを正規化する最良の方法は？

Question

私は約80列の大きなパンダのデータフレームを持っています。データフレーム内の80列のそれぞれは、Webサイトの1日のトラフィック統計を報告します（列はWebサイトです）。

生トラフィック統計情報を使用したくないので、私はむしろ、すべての列を正規化することをお勧めします（最初の日付を除く）。 0から1または（さらに良い）0から100のいずれかです。

Date  A  B  ... 
10/10/2010 100.0 402.0 ... 
11/10/2010 250.0 800.0 ... 
12/10/2010 800.0 2000.0 ... 
13/10/2010 400.0 1800.0 ... 

これは、どの正規化を適用するのかと思います。 Min-Max scaling対zスコア正規化（標準化）？私の列の中には強いアウトライヤーがあります。例があることは素晴らしいことです。完全なデータを提供できないのは残念です。

Answer 1

まず、日付列をインデックスに変換します。その後

dates = df.pop('Date') 
df.index = dates 

のいずれかのzスコアの正規化を使用します。

df1 = (df - df.mean())/df.std() 

または最小 - 最大スケーリング：

df2 = (df-df.min())/(df.max()-df.min()) 

を最小 - 最大スケーリングがあるので、私はおそらく、Zスコアの正規化を助言します異常値に非常に敏感です。