基于均值标准化数据答案

【问题标题】：Normalizing data based on mean基于均值标准化数据
【发布时间】：2019-12-18 20:18:04
【问题描述】：

我正在使用以下代码处理时间序列和规范化数据：

df['Norm'] = df['Close'] - df['Close'].rolling(20).mean()
df['Norm'] = ((df['Norm'] - df['Norm'].min()) / (df['Norm'].max() - df['Norm'].min())) * 100

我将它乘以 100，所以我想要 0-100 之间的数据。标准化后，我正在绘制添加 20 个移动平均线的数据

plt.plot(df['Norm'])
plt.plot(df['Norm'].rolling(20).mean())
plt.axhline(0)
plt.axhline(100)

现在我想知道是否有办法根据均值对最终数据进行标准化？我想要做的是，使平均值等于 50 并从图中删除平均值。

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib normalize

【解决方案1】：

只减去原始平均值并相加 50 怎么样？

df['Norm'] = (df['Close'] - df['Close'].mean()) + 50

【讨论】：

这是我尝试过的。实际上，我的问题缺少那部分。我想做的是在那之后规范化数据。让我更新我的问题