一维数据透视表和多维数据透视表在结构和功能上存在显著的异同。简单来说，一维数据透视表主要基于单一变量进行数据汇总和分析，而多维数据透视表则能够同时处理多个变量，展示它们之间的关系。一维数据透视表通常用于对单一分类字段的数据进行汇总。例如，在一个销售数据表中，我们可能只关心某个产品的销售总额。
也就是说，一维表每个数据都只有一个对应值，而二维表每个数据有两个对应值。总结二维表 一维表的区别判断数据是一维表格还是二维表格的一个最简单的办法，就是看其列的内容--每一列是否是一个独立的参数。
多维度分析：数据透视表支持多维度的数据分析，通过不同的行、列、值等组合方式，可以轻松进行数据分析和汇总，实现数据的多方面观察和比较。可视化：通过图表等直观的方式，数据透视表可以更加清晰地展示数据之间的关系和变化趋势，让数据更加生动、易懂。
第四步：生成数据透视表，勾选右方字段列表里的数据，即可将数据透视表生成。
线性归一化 这种归一化比较适用在数值比较集中的情况，缺陷就是如果max和min不稳定，很容易使得归一化结果不稳定，使得后续的效果不稳定，实际使用中可以用经验常量来代替max和min。2）标准差标准化 经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。
就是内容用逗号隔开，后缀是‘.csv’的文件。它可以被任何一个文本编辑器打开。如果用excel打开，它又可以是这样的：END 读CSV 典型的可处理的csv文件，通常含有表头，也就是每列的列名。这样一来，每一行的内容就可以被当作是以表头为key的字典。
可以用pandas读取数据，首先把文件方同一个文件价里，然后对当前文件价的所有内容循环读取，在对读取到的数据处理一下，判断大于1000米的个数，大循环外面定义两广序列，存放文件名和个数，大循环结束后将两广数组组成Dataframe保持到一个新csv里，思路大概是这样。不明白的可以继续问。
假设：你的表格叫test.xlsx，有一个表叫Sheet1，在读取的时候跳过第一行，使用列1和2，就可以用以下的方法，再转换成数组即可。
在处理极端数据时，我们摒弃了单纯的剔除，转而采用KNN（K近邻）方法，它既能保留信息，又能保证模型的稳健性。我们以核向量距离为基准，结合3-Mad进行分布的调整。实验数据显示了显著的效果：- 在截面回归中，处理后的模型精度显著提升（请参见图10-11），展示了我们的方法在提高模型解释力方面的力量。
影响聚类算法结果的主要因素是极端值。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
对应分析输出的图形通常是二维的，这是一种降维的方法，将原始的高维数据按一定规则投影到二维图形上。而投影可能引起部分信息的丢失。对极端值敏感，应尽量避免极端值的存在。如有取值为零的数据存在时，可视情况将相邻的两个状态取值合并。原始数据的无量纲化处理。
1、多维是指具有多个维度或方面的意思。以下是详细的解释：多维的基本定义 多维是一个数学概念，它表示一个对象或事物拥有多个独立的参数或属性，这些参数或属性构成了不同的维度。例如，在空间中，我们通常说的三维是指长度、宽度和高度，这三个方向构成了三维空间。
2、多维度的意思是：多个角度，多个层面，多个方面。维度，又称维数，是数学中独立参数的数目。在物理学和哲学的领域内，指独立的时空坐标的数目。0维是一点，没有长度。1维是线，只有长度。2维是一个平面，是由长度和宽度（或曲线）形成面积。3维是2维加上高度形成体积面。
3、一维是线，二维是面，三维是静态空间，四维是动态空间（因为有了时间）。我们在物理学中描述某一变化着的事件时 所必须的变化的参数。这个参数就叫做维。几个参数就是几个维。比如描述“门”的位置就只需要角度所以是一维的 而不是二维 简单地说：0维是点，没有长、宽、高。
