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
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
其他回答
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 ]
我认为在熊猫身上更好的方法是
df = df/df.max().astype(np.float64)
如果在你的数据帧中出现负数，你应该用负数代替
df = df/df.loc[df.abs().idxmax()].astype(np.float64)
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']]
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)
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
