注意这个答案，因为它只适用于范围为[0,n]的数据。这对任何范围的数据都不起作用。

简单就是美:

df["A"] = df["A"] / df["A"].max()
df["B"] = df["B"] / df["B"].max()
df["C"] = df["C"] / df["C"].max()

如果你喜欢使用sklearn包，你可以像这样使用pandas loc来保持列名和索引名:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler() 
scaled_values = scaler.fit_transform(df) 
df.loc[:,:] = scaled_values

您可以使用sklearn包及其相关的预处理实用程序来规范化数据。

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

x = df.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df = pd.DataFrame(x_scaled)

有关更多信息，请参阅scikit-learn关于预处理数据的文档:将特性扩展到一个范围。

要规范化一个DataFrame列，只使用本机Python。

不同的值会影响过程，例如图的颜色。

0到1之间:

min_val = min(list(df['col']))
max_val = max(list(df['col']))
df['col'] = [(x - min_val) / max_val for x in df['col']]

-1 ~ 1:

df['col'] = [float(i)/sum(df['col']) for i in df['col']]

OR

df['col'] = [float(tp) / max(abs(df['col'])) for tp in df['col']]

你的问题实际上是一个作用于列的简单变换:

def f(s):
    return s/s.max()

frame.apply(f, axis=0)

或者更简洁:

   frame.apply(lambda x: x/x.max(), axis=0)

如果你的数据是正倾斜的，最好的归一化方法是使用对数变换:

df = np.log10(df)