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

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())

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

df.transform(lambda x: x/x.max())

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。

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 ]