使用 Pandas 实现 SAS Proc Standard 的标准化功能

本文旨在介绍如何使用 Pandas 库在 Python 中实现与 SAS 中 Proc Standard 类似的数据标准化功能。通过自定义函数并结合 groupby 和 apply 方法，可以方便地将数据按照指定分组标准化到特定的均值和标准差，从而满足数据分析和建模的需求。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助读者理解和应用该方法。

在 SAS 中，PROC STANDARD 允许用户按照指定的均值和标准差对数据进行标准化，并且可以按组进行操作。在 Pandas 中，我们可以通过自定义函数并结合 groupby 和 apply 方法来实现类似的功能。

以下是一个具体的例子，展示了如何使用 Pandas 将数据按照 surname 分组，并将 age 列标准化到均值为 0，标准差为 5。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'surname': ['Lim', 'Lim', 'Tan', 'Tan'],
                   'name':    ['John', 'David', 'Mary', 'Tom'],
                   'age':     [25, 100, 50, 30]})

# 定义标准化函数
def standard(x, mean, std):
    x_std = mean + (x-x.mean()) * std/x.std()
    return x_std

# 使用 groupby 和 apply 进行标准化
df['age_standard'] = (df.groupby('surname')['age']
                        .apply(lambda x: standard(x, 0, 5))
                        .reset_index(drop=True)
                     )

# 打印结果
print(df)

代码解释：

1. 导入 Pandas 库: import pandas as pd 导入 Pandas 库，并将其命名为 pd，方便后续使用。
2. 创建 DataFrame: 使用 pd.DataFrame() 创建一个包含 surname、name 和 age 列的 DataFrame，模拟原始数据。
3. 定义 standard 函数: 该函数接收一个 Series x、目标均值 mean 和目标标准差 std 作为参数。它首先计算 x 的标准化值，然后返回标准化后的 Series。公式为：x_std = mean + (x-x.mean()) * std/x.std()。
4. 使用 groupby 和 apply:
   • df.groupby('surname')['age']：首先按照 surname 列对 DataFrame 进行分组，然后选择 age 列。
   • .apply(lambda x: standard(x, 0, 5))：对每个分组应用 standard 函数，将 age 列标准化到均值为 0，标准差为 5。lambda x: standard(x, 0, 5) 是一个匿名函数，它接收一个 Series x 作为输入，并调用 standard 函数进行标准化。
   • .reset_index(drop=True)：重置索引，并删除旧的索引。这是为了确保 age_standard 列的索引与原始 DataFrame 的索引一致。
5. 打印结果: print(df) 打印包含标准化后的 age_standard 列的 DataFrame。

输出结果：

  surname   name  age   age_standard
0     Lim   John   25      -3.535534
1     Lim  David  100       3.535534
2     Tan   Mary   50       3.535534
3     Tan    Tom   30      -3.535534

验证结果：

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为了验证标准化结果是否符合预期，可以计算每个分组的均值和标准差。

print(df.groupby('surname')['age_standard'].mean()) # 应该接近 0
print(df.groupby('surname')['age_standard'].std())  # 应该接近 5

输出结果：

surname
Lim   -1.110223e-16
Tan    0.000000e+00
Name: age_standard, dtype: float64
surname
Lim    5.000000
Tan    5.000000
Name: age_standard, dtype: float64

注意事项：

• 确保分组列（在本例中是 surname）包含足够的数据，以便计算有意义的均值和标准差。
• 如果某个分组的标准差为 0，则标准化过程会产生错误。需要对这种情况进行特殊处理，例如，可以为这些分组分配一个默认的标准化值。
• reset_index(drop=True) 是非常重要的一步，它可以避免索引不一致的问题。

总结：

通过自定义函数和 Pandas 的 groupby 和 apply 方法，可以灵活地实现 SAS 中 Proc Standard 的数据标准化功能。这种方法不仅代码简洁，而且易于理解和维护。在实际应用中，可以根据具体需求修改标准化函数和分组方式，以满足不同的数据处理需求。

以上就是使用 Pandas 实现 SAS Proc Standard 的标准化功能的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！