一、概述
Excel归一化指的是将Excel中的数据进行处理，使其符合一定的数值范围，便于比较与分析。归一化在数据处理中起到了重要的作用。本文将介绍Excel归一化的方法以及其应用场景。
二、最大最小值归一化
最大最小值归一化是Excel归一化中一种最常见的方法，也是最简单的一种方法。其过程是将数据中最大值与最小值计算出来，并将数据进行缩放，使其在0到1之间。具体的归一化公式如下：
y = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
其中，y表示归一化后的值，x表示原始数据，min(x)表示数据中的最小值，max(x)表示数据中的最大值。
该方法适用于特征值相差较大的场景，如一个数据中，某个特征值为100，而其他特征值都在0-1之间，此时就需要使用最大最小值归一化将其缩放到0-1之间。
三、Z-score归一化
Z-score归一化又称为标准差标准化，其过程是将数据进行缩放，使其均值为0，标准差为1。具体的归一化公式如下：
y = (x - mean(x)) / std(x)
其中，y表示归一化后的值，x表示原始数据，mean(x)表示数据中的均值，std(x)表示数据中的标准差。
该方法适用于特征值分布较为集中的场景，如一组数据中，每个特征值都在0-1之间，但是它们的均值和标准差不同。
四、小数定标归一化
小数定标归一化是一种将数据移动到小数点后面的方法，使其最高位为1。具体的归一化公式如下：
x /= 10**j，其中j为满足：|x|<1时，|x × 10**j|≥1
该方法适用于特征值差距较大的场景，如一组数据中，某些特征值为很小的小数，而其他特征值则非常大。
五、代码示例
最大最小值归一化代码示例：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 最大最小值归一化
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
# 输出归一化后的数据
print(df_norm)
Z-score归一化代码示例：
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# Z-score归一化
df_norm = (df - df.mean()) / df.std()
# 输出归一化后的数据
print(df_norm)
小数定标归一化代码示例：
# 导入pandas库
import pandas as pd
import math
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 小数定标归一化
j = int(math.ceil(math.log10(df.abs().max().max())))
df_norm = df / (10 ** j)
# 输出归一化后的数据
print(df_norm)
