我有一个熊猫的数据框架，其中每一列都有不同的值范围。例如:
df:
A B C
1000 10 0.5
765 5 0.35
800 7 0.09
知道我如何规范化这个数据框架的列，其中每个值都在0到1之间吗?
我想要的输出是:
A B C
1 1 1
0.765 0.5 0.7
0.8 0.7 0.18(which is 0.09/0.5)
当前回答
使用Pandas的一个简单方法:(这里我想使用均值归一化)
normalized_df=(df-df.mean())/df.std()
使用最小-最大归一化:
normalized_df=(df-df.min())/(df.max()-df.min())
编辑:为了解决一些问题，需要说明Pandas在上面的代码中自动应用列函数。
其他回答
嘿，使用带有lambda的apply函数来加速这个过程:
def normalize(df_col):
# Condition to exclude 'ID' and 'Class' feature
if (str(df_col.name) != str('ID') and str(df_col.name)!=str('Class')):
max_value = df_col.max()
min_value = df_col.min()
#It avoids NaN and return 0 instead
if max_value == min_value:
return 0
sub_value = max_value - min_value
return np.divide(np.subtract(df_col,min_value),sub_value)
else:
return df_col
df_normalize = df.apply(lambda x :normalize(x))
这是你如何使用列表推导式来做的:
[df[col].update((df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())) for col in df.columns]
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。
您可以创建要规范化的列的列表
column_names_to_normalize = ['A', 'E', 'G', 'sadasdsd', 'lol']
x = df[column_names_to_normalize].values
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df_temp = pd.DataFrame(x_scaled, columns=column_names_to_normalize, index = df.index)
df[column_names_to_normalize] = df_temp
你的Pandas数据帧现在只在你想要的列上被标准化了
然而，如果你想要相反的结果，选择一个你不想规范化的列列表，你可以简单地创建一个所有列的列表，并删除那些不需要的列
column_names_to_not_normalize = ['B', 'J', 'K']
column_names_to_normalize = [x for x in list(df) if x not in column_names_to_not_normalize ]
