Normalización de datos en Python

En análisis de datos, es común encontrarnos con datos que tienen diferentes escalas y rangos de valores. Es decir, datos que no están en el mismo rango numérico, lo cual puede dificultar su interpretación y análisis. Por esta razón, es necesario normalizarlos para que estén en un rango numérico común.

La normalización de datos es un proceso importante en la preparación de datos para el análisis y la modelización. En Python, existen varias librerías que permiten la normalización de datos de manera sencilla y eficiente.

📋 Aquí podrás encontrar✍

Métodos de normalización de datos en Python
Ejemplos de codificación
Conclusión
Preguntas frecuentes

Métodos de normalización de datos en Python

Min-Max Scaling

El método de Min-Max Scaling, también conocido como escala de características, es un método de normalización que transforma los datos en un rango específico. Este método se basa en la siguiente fórmula:

X_norm = (X - X_min) / (X_max - X_min)

Donde X es el valor a normalizar, X_min es el valor mínimo de los datos y X_max es el valor máximo de los datos.

Python cuenta con la biblioteca Scikit-Learn, la cual tiene una función llamada MinMaxScaler que aplica Min-Max Scaling a los datos.

Standard Scaling

El método de Standard Scaling, también conocido como Z-score normalización, es otro método de normalización que transforma los datos para que tengan una media de cero y una desviación estándar de uno. Este método se basa en la siguiente fórmula:

X_norm = (X - u) / s

Donde X es el valor original, u es la media de los datos y s es la desviación estándar de los datos.

Python cuenta con la biblioteca Scikit-Learn, la cual tiene una función llamada StandardScaler que aplica Standard Scaling a los datos.

Robust Scaling

El método de Robust Scaling es un método de normalización que es resistente a los valores atípicos. Este método transforma los datos de manera que estén centrados en cero y tengan una escala intercuartil. Este método se basa en la siguiente fórmula:

X_norm = (X - Q2) / (Q3 - Q1)

Donde X es el valor original, Q1 es el primer cuartil de los datos, Q2 es la mediana de los datos y Q3 es el tercer cuartil de los datos.

Python cuenta con la biblioteca Scikit-Learn, la cual tiene una función llamada RobustScaler que aplica Robust Scaling a los datos.

Ejemplos de codificación

Para aplicar los diferentes métodos de normalización de datos, es necesario importar las bibliotecas correspondientes y crear un objeto del método elegido.

Min-Max Scaling

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()

data = [[1, 2], [2, 4], [4, 3], [3, 7]]

scaler.fit(data)

print(scaler.transform(data))

Este código aplicará Min-Max Scaling a la matriz de datos 'data'.

Standard Scaling

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()

data = [[1, 2], [2, 4], [4, 3], [3, 7]]

scaler.fit(data)

print(scaler.transform(data))

Este código aplicará Standard Scaling a la matriz de datos 'data'.

Robust Scaling

from sklearn.preprocessing import RobustScaler

scaler = RobustScaler()

data = [[1, 2], [2, 4], [4, 3], [3, 7], [5, 5], [8, 1]]

scaler.fit(data)

print(scaler.transform(data))

Este código aplicará Robust Scaling a la matriz de datos 'data'.

Conclusión

La normalización de datos en Python es un proceso esencial en la preparación de datos para el análisis y la modelización. Los métodos de normalización, como Min-Max Scaling, Standard Scaling y Robust Scaling, nos permiten transformar los datos en un rango numérico común y facilitan su interpretación y análisis.

Preguntas frecuentes

¿Por qué es importante normalizar los datos en Python?

La normalización de datos es importante en Python porque los datos pueden tener diferentes escalas y rangos de valores, lo cual puede dificultar su interpretación y análisis. La normalización de datos nos permite transformar los datos en un rango numérico común y facilitar su interpretación y análisis.

¿Cuáles son los métodos de normalización de datos en Python?

En Python existen diferentes métodos de normalización de datos, como Min-Max Scaling, Standard Scaling y Robust Scaling.

¿Cómo podemos aplicar los métodos de normalización de datos en Python?

Para aplicar los métodos de normalización de datos en Python, es necesario importar las bibliotecas correspondientes y crear un objeto del método elegido. Luego, se debe ajustar el objeto a los datos originales y aplicar el método de normalización a los datos.