规范化数据框架的列

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

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]

你可以简单地使用pandas.DataFrame。Transform1函数如下所示:

df.transform(lambda x: x/x.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

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。

这只是简单的数学。答案应该如下所示。

normed_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

推荐文章