非正規分布を正規分布に変換するためのpython変換関数またはnumpy行列を見つける

Question

正規分布が歪んだ入力データセット（DataFrame/numpy行列）があります。私は入力データセットをスキューのない正規分布に変換する、python変換関数（またはnumpy行列）を見つけようとしています。

私はcurve_fit（scipy.optimizeで）を見て、それをどのように適用するかについてはわかりません。

これを行う簡単な方法はありますか？

Answer 1

私は2つのことの1やった：

• 使用box-cox transformationsを。これには、スキューがゼロになるようにデータを変換する適切なパワーまたはラムダを見つける必要があります。
• 通常の配布を強制します。

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例

from scipy.stats import norm 

df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000), columns=['Uniform']) 
df['Normal'] = norm.ppf((df.Uniform.rank() - .5)/len(df)) 
df.plot(kind='kde') 

df.skew() 

Uniform 2.392991e-02 
Normal  2.114051e-15 
dtype: float64