反向 z 分数 pandas 数据框

Posted 2023-03-12

【中文标题】反向 z 分数 pandas 数据框

【英文标题】：Reverse z Score pandas dataframe

【发布时间】：2018-12-30 11:38:55

【问题描述】：

我正在使用它来计算我的数据框的 z 分数：

df_z=df.apply(zscore)

有没有可以给我原始值的反向操作？

【问题讨论】：

或者可以手工完成吗？

sklearn minmaxscaler 有一个这样的选项：inverse_transform(X)。 z分数会有类似的功能吗？

【参考方案1】：

没有内置方法可以从 df_z（z 分数）返回 df（原始值）。但是，您可以按如下方式轻松完成：

第 1 步：跟踪所有原始变量的均值和标准差。 可能是这样的：

mean_std=
for var in df.columns:
    mean_std[var]=(df[var].mean(), df[var].std())

第 2 步：转换回 z 分数

def reverse_zscore(pandas_series, mean, std):
    '''Mean and standard deviation should be of original variable before standardization'''
    yis=pandas_series*std+mean
    return yis

original_mean, original_std = mean_std[var]
original_var_series = reverse_zscore(df_z[var], original_mean, original_std)

或者，只需将原始数据框存储在某处