在数学建模时将数据标准化往往是不可避免的一个步骤，本文将介绍sklearn库自带的三种最常见的标准化方法：Z-score标准化、0-1归一化、RobustScaler鲁棒化，以及他们的反归一化。话不多说，见代码和实例：
首先看一下本文中用到的原始数据：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
datas=pd.read_excel(r"C:\Users\86177\Desktop\农林牧渔业产值占比（2014-2019年）.xlsx")
datas.drop(['地区'],axis=1,inplace=True)#删除地区列的数据，只保留要标准化的内容
columns=datas.columns.tolist()#将数据列的名称以列表形式保存，为后续重建DataFrame准备
datas因为原始数据中的‘地区’列不是要标准化的内容，故将这一列数据删除，只保留要标准化的部分：
1、Z-score标准化
将某一列数据处理成均值为0，方差为1的数据。优点是受异常值影响较小。公式为：(X-μ)/σ
#创建StandardScaler()实例
standard_s1=StandardScaler()
#将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化
standard_s1_data=standard_s1.fit_transform(datas)
#将标准化后的数据改成DataFrame格式
standard_s1_data_pd=pd.DataFrame(standard_s1_data,columns=columns)
#将标准化的数据反标准化
standard_s1_data_inverse=standard_s1.inverse_transform(standard_s1_data)
#将反标准化的数据改成DataFrame格式
standard_s1_data_inverse_pd=pd.DataFrame(standard_s1_data_inverse,columns=columns)
print(standard_s1_data_pd)
print(standard_s1_data_inverse_pd)下图左边为标准化结果，右边为反标准化结果，可以看见反标准化的结果与原始数据一致。
2、0-1归一化
即将某一列数据缩放到[0,1]范围内，缺点是受极值影响。公式为(X-min)/(max-min)。
#创建MinMaxScaler()实例
standard_s2=MinMaxScaler()
#将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化
standard_s2_data=standard_s2.fit_transform(datas)
#将标准化后的数据改成DataFrame格式
standard_s2_data_pd=pd.DataFrame(standard_s2_data,columns=columns)
#将标准化的数据反标准化
standard_s2_data_inverse=standard_s2.inverse_transform(standard_s2_data)
#将反标准化的数据改成DataFrame格式
standard_s2_data_inverse_pd=pd.DataFrame(standard_s2_data_inverse,columns=columns)
print(standard_s2_data_pd)
print(standard_s2_data_inverse_pd) 
3、RobustScaler鲁棒化
通过中位数和四分位距来缩放，使用于对异常值较多的情况。公式为(X-中位数)/四分位距。
#创建RobustScaler()实例
standard_s3=RobustScaler()
#将DataFrame格式的数据按照每一个series分别标准化
standard_s3_data=standard_s3.fit_transform(datas)
#将标准化后的数据改成DataFrame格式
standard_s3_data_pd=pd.DataFrame(standard_s3_data,columns=columns)
#将标准化的数据反标准化
standard_s3_data_inverse=standard_s3.inverse_transform(standard_s3_data)
#将反标准化的数据改成DataFrame格式
standard_s3_data_inverse_pd=pd.DataFrame(standard_s3_data_inverse,columns=columns)
print(standard_s3_data_pd)
print(standard_s3_data_inverse_pd) 
