Нормалізація min–max за допомогою .transform()
Дуже поширена операція — нормалізація min–max. Вона полягає у повторному масштабуванні значення: від нього віднімають мінімум і ділять результат на різницю між максимумом і мінімумом. Наприклад, щоб перевести вагу студентів у діапазон від 160 до 200 фунтів, від кожної ваги віднімають 160 і ділять на 40 (200 - 160).
Ви визначите та застосуєте нормалізацію min–max до всіх числових змінних у даних про ресторан. Спочатку згрупуйте записи за часом прийому їжі (Lunch або Dinner), а потім застосуйте нормалізацію окремо в кожній групі.
Пам'ятайте, що ви завжди можете дослідити набір даних і подивитися, як він змінюється, в оболонці IPython, а також звертатися до слайдів на вкладці Slides.
Ця вправа є частиною курсу
Ефективне програмування з pandas
Інструкції до вправи
- Визначте нормалізацію min–max за допомогою методу lambda.
- Згрупуйте дані за часом прийому їжі.
- Застосуйте перетворення до згрупованих даних.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Define the min-max transformation
min_max_tr = lambda x: (x - ____) / (____ - x.min())
# Group the data according to the time
restaurant_grouped = restaurant_data.____(____)
# Apply the transformation
restaurant_min_max_group = restaurant_grouped.____(____)
print(restaurant_min_max_group.head())