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1.3σ原则

2.离差标准化

3.标准差标准化

4.小数定标标准化

1.3σ原则

u  均值

σ 标准差

正太分布的数据基本都分布在（u-3σ,u+3σ）范围内

其他的数据

import pandas as pd
import numpy as np
def three_sigma(se):
    """
    自实现3σ原则，进行数据过滤
    :param se:传进来的series结构数据
    :return:去除异常值之后的series数据
    """
    bool_id=((se.mean()-3*se.std())<se) & (se<(se.mean()+3*se.std()))
    print(bool_id)
    return se[bool_id]

#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
#进行异常值处理
res=three_sigma(detail['amounts'])
print(detail.shape)
print(res.shape)

2.离差标准化

(x-min)/(max-min)

import pandas as pd
import numpy as np

def minmax_sca(data):
    """
    离差标准化
    param data:传入的数据
    return:标准化之后的数据
    """
    new_data=(data-data.min())/(data.max()-data.min())
    return new_data

#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res=minmax_sca(detail[['amounts','counts']])
print(res)
data=res
bool_id=data.loc[:,'count']==1
print(data.loc[bool_id],'counts')

3.标准差标准化

(x-u)/σ

异常值对标准差标准化的影响不大

转化之后的数据--->均值0   标准差1

import pandas as pd
import numpy as np
def stand_sca(data):
    """
    标准差标准化
    :param data:传入的数据
    :return:标准化之后的数据
    """
    new_data=(data-data.mean())/data.std()
    return new_data

#加载数据
detail=pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res=stand_sca(detail[['amounts','counts']])
print(res)
print('res的均值：',res.mean())
print('res的标准差：',res.std())

4.小数定标标准化

x/(10^k)

k=math.ceil(log10(max(|x|)))

以10为底，x的绝对值的最大值的对数 最后进行向上取整

import pandas as pd
import numpy as np
def deci_sca(data):
    """
    自实现小数定标标准化
    :param data: 传入的数据
    :return: 标准化之后的数据
    """
    new_data=data/(10**(np.ceil(np.log10(data.abs().max()))))
    return new_data
#加载数据
detail = pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')
res = deci_sca(detail[['amounts', 'counts']])
print(res)