{"id":1822,"date":"2023-07-24T20:30:21","date_gmt":"2023-07-24T20:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-python-standardisieren\/"},"modified":"2023-07-24T20:30:21","modified_gmt":"2023-07-24T20:30:21","slug":"daten-python-standardisieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/daten-python-standardisieren\/","title":{"rendered":"So standardisieren sie daten in python: mit beispielen"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Beim Standardisieren<\/strong> eines Datensatzes werden alle Werte im Datensatz so skaliert, dass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir verwenden die folgende Formel, um Werte in einem Datensatz zu normalisieren:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>neu<\/sub> = (x <sub>i<\/sub> \u2013 <span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span> ) \/ s<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x <sub>i<\/sub><\/strong> : der <sup>i-te<\/sup> Wert des Datensatzes<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"text-decoration: overline;\">x<\/span><\/strong> : Das Stichprobenmittel<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>s<\/strong> : die Standardabweichung der Stichprobe<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um alle Spalten in einem Pandas-DataFrame in Python schnell zu normalisieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>(df- <span style=\"color: #3366ff;\">df.mean<\/span> ())\/df. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Standardisieren Sie alle DataFrame-Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie alle Spalten in einem Pandas-DataFrame standardisiert werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <b><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ': [8, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ': [2, 2, 3, 2, 5, 5, 7, 9]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n\ty x1 x2 x3\n0 8 5 11 2\n1 12 7 8 2\n2 15 7 10 3\n3 14 9 6 2\n4 19 12 6 5\n5 23 9 5 5\n6 25 9 9 7\n7 29 4 12 9\n\n<span style=\"color: #008080;\">#standardize the values in each column\n<\/span>df_new = (df- <span style=\"color: #3366ff;\">df.mean<\/span> ())\/df. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view new data frame\n<\/span>df_new\n\n\t        y x1 x2 x3\n0 -1.418032 -1.078639 1.025393 -0.908151\n1 -0.857822 -0.294174 -0.146485 -0.908151\n2 -0.437664 -0.294174 0.634767 -0.525772\n3 -0.577717 0.490290 -0.927736 -0.908151\n4 0.122546 1.666987 -0.927736 0.238987\n5 0.682756 0.490290 -1.318362 0.238987\n6 0.962861 0.490290 0.244141 1.003746\n7 1.523071 -1.470871 1.416019 1.768505<\/b><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen \u00fcberpr\u00fcfen, ob der Mittelwert und die Standardabweichung jeder Spalte gleich 0 bzw. 1 sind:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <b><span style=\"color: #008080;\">#view mean of each column\n<\/span>df_new. <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()\n\ny 0.000000e+00\nx1 2.775558e-17\nx2 -4.163336e-17\nx3 5.551115e-17\ndtype:float64\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view standard deviation of each column\n<\/span>df_new. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> ()\n\ny 1.0\nx1 1.0\nx2 1.0\nx3 1.0\ndtype:float64\n<\/b><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Normalisieren Sie bestimmte DataFrame-Spalten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Manchmal m\u00f6chten Sie m\u00f6glicherweise nur bestimmte Spalten in einem DataFrame normalisieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beispielsweise m\u00f6chten Sie bei vielen <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-statistik-erklart-konzepte-auf-einfache-und-direkte-weise.-wir-erleichtern-das-erlernen-von-statistiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen m\u00f6glicherweise nur die Pr\u00e4diktorvariablen standardisieren,<\/a> bevor Sie ein bestimmtes Modell an die Daten anpassen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie bestimmte Spalten in einem Pandas-DataFrame standardisiert werden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <b><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ': [8, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ': [2, 2, 3, 2, 5, 5, 7, 9]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n\ty x1 x2 x3\n0 8 5 11 2\n1 12 7 8 2\n2 15 7 10 3\n3 14 9 6 2\n4 19 12 6 5\n5 23 9 5 5\n6 25 9 9 7\n7 29 4 12 9\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor variable columns<\/span>\ndf_x = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ']]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#standardize the values for each predictor variable\n<\/span>df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ',' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ',' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ']] = (df_x- <span style=\"color: #3366ff;\">df_x.mean<\/span> ())\/df_x. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view new data frame\n<\/span>df\n\n         y x1 x2 x3\n0 8 -1.078639 1.025393 -0.908151\n1 12 -0.294174 -0.146485 -0.908151\n2 15 -0.294174 0.634767 -0.525772\n3 14 0.490290 -0.927736 -0.908151\n4 19 1.666987 -0.927736 0.238987\n5 23 0.490290 -1.318362 0.238987\n6 25 0.490290 0.244141 1.003746\n7 29 -1.470871 1.416019 1.768505<\/b><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Spalte \u201ey\u201c unver\u00e4ndert bleibt, die Spalten \u201ex1\u201c, \u201ex2\u201c und \u201ex3\u201c jedoch alle standardisiert sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen \u00fcberpr\u00fcfen, ob der Mittelwert und die Standardabweichung jeder Spalte von Pr\u00e4diktorvariablen gleich 0 bzw. 1 sind:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <b><span style=\"color: #008080;\">#view mean of each predictor variable column\n<\/span>df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ']]. <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()\n\nx1 2.775558e-17\nx2 -4.163336e-17\nx3 5.551115e-17\ndtype:float64\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view standard deviation of each predictor variable column\n<\/span>df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x3<\/span> ']]. <span style=\"color: #3366ff;\">std<\/span> ()\n\nx1 1.0\nx2 1.0\nx3 1.0\ndtype:float64<\/b><\/pre>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-datenrahmenspalten-normalisieren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So normalisieren Sie Spalten in einem Pandas DataFrame<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/ausreisser-entfernen-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So entfernen Sie Ausrei\u00dfer in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/standardisierung-vs.-normalisierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Standardisierung oder Normalisierung: Was ist der Unterschied?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Beim Standardisieren eines Datensatzes werden alle Werte im Datensatz so skaliert, dass der Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1 betr\u00e4gt. 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