pandas 数据归一化以及行删除例程的方法
本文介绍在 pandas 中实现数据归一化及基于阈值删除行的方法。通过定义 row_del 函数，可根据非空值比例（num_percent）和标签列长度删除缺失数据过多的行。data_normalization 函数支持忽略指定标签列，将数值统一至 float64 并映射至 [-1, 1] 区间。示例展示了处理含缺失值、字符串及整数混合数据框的操作流程，适用于机器学习前的数据预处理阶段。
2026-10-13
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本文介绍在 pandas 中实现数据归一化及基于阈值删除行的方法。通过定义 row_del 函数，可根据非空值比例（num_percent）和标签列长度删除缺失数据过多的行。data_normalization 函数支持忽略指定标签列，将数值统一至 float64 并映射至 [-1, 1] 区间。示例展示了处理含缺失值、字符串及整数混合数据框的操作流程，适用于机器学习前的数据预处理阶段。
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