如何在python中进行数据标准化

Question

数据归一化数据按国家（有时按州或省）以及日期报告。这是一个有用的起点，但是有两个限制：并非所有国家都有相同的人口。在人口为600万的国家中，有5,000例与在人口为9,500万的国家中的5,000例是不同的。疫情并非在每个国家/地区都在同一天开始。在任何一天，一个国家可能处于爆发高峰，而在另一个社区中，传播才刚刚开始。在适当的地方使用外部数据，对数据进行规范化，以便您可以更有意义地比较各个地区。对于任何地区，我们建议使用已达到或超过10个确诊病例的日期作为爆发的“第0天”。

预期输出低于enter image description here

Answer 1

我建议您考虑人口密度（人/土地面积）。 （看起来这可能与几何位有关，但我没有看到“土地面积”列。）这可能是数字上最大的不同。

至于如何做归一化。 Numpy是一个很棒的数值库。如果要进行l2归一化，请使用：

import numpy as np
np.linalg.norm(x)

详细说明您尝试过的内容以及该内容不符合您的目标的情况，我们可以对其进行修复。但是到目前为止，这是一个太多的问题，无法猜测对其他人有用。