Centrar y escalar manualmente
Hemos cargado el mismo conjunto de datos llamado data. Ahora tu objetivo será centrar y escalar los datos manualmente.
Las librerías pandas, numpy, seaborn y matplotlib.pyplot se han cargado como pd, np, sns y plt, respectivamente. Si quieres, explora el conjunto de datos en la consola.
Este ejercicio forma parte del curso
Segmentación de clientes en Python
Instrucciones del ejercicio
- Centra los datos restando los valores medios a cada registro.
- Escala los datos dividiendo cada registro por la desviación estándar.
- Combina las dos acciones anteriores y normaliza los datos aplicando tanto centrado como escalado.
- Imprime estadísticas resumidas para asegurarte de que la media es cero y la desviación estándar es uno, y redondea la salida a 2 decimales.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Center the data by subtracting average values from each entry
data_centered = data - data.____()
# Scale the data by dividing each entry by standard deviation
data_scaled = ____ / ____.____()
# Normalize the data by applying both centering and scaling
data_normalized = (____ - data.____()) / data.____()
# Print summary statistics to make sure average is zero and standard deviation is one
print(data_normalized.____().round(____))