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
你可以在一行中完成
DF_test = DF_test.sub(DF_test.mean(axis=0), axis=1)/DF_test.mean(axis=0)
它取每一列的平均值，然后从每一行中减去它(平均值)(特定列的平均值仅从该行中减去)，然后仅除以平均值。最后，我们得到的是规范化的数据集。
其他回答
def normalize(x):
try:
x = x/np.linalg.norm(x,ord=1)
return x
except :
raise
data = pd.DataFrame.apply(data,normalize)
根据pandas的文档，DataFrame结构可以对自身应用操作(函数)。
DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, reduce=None, args=(), **kwds)
沿着数据帧的输入轴应用函数。 传递给函数的对象是具有DataFrame的索引(轴=0)或列(轴=1)索引的Series对象。返回类型取决于传递的函数是否聚合，如果DataFrame为空则使用reduce参数。
您可以应用自定义函数来操作DataFrame。
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。
Pandas默认情况下按列进行归一化。试试下面的代码。
X= pd.read_csv('.\\data.csv')
X = (X-X.min())/(X.max()-X.min())
输出值将在0和1的范围内。
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)
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 ]
