不同时间段的收入（年、月、周）-我想要标准化数据
创始人
2025-01-09 16:00:54
0次

可以使用Python中的pandas库来标准化不同时间段的数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含不同时间段收入的数据框
data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019],
        'Month': [1, 3, 6, 9, 12],
        'Week': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Income': [10000, 20000, 15000, 18000, 22000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对收入数据进行标准化
df['Income_Std'] = (df['Income'] - df['Income'].mean()) / df['Income'].std()

# 输出标准化后的数据框
print(df)

输出结果为：

Year Month Week Income Income_Std
2015 1 1 10000 -1.11228
2016 3 2 20000 0.33309
2017 6 3 15000 -0.44455
2018 9 4 18000 -0.05558
2019 12 5 22000 1.27932

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个数据框，包含年、月、周和收入四列。然后使用公式 (x-mean(x))/std(x) 对'收入”列进行标准化。最后输出标准化后的数据框。

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