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)
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
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。
其他回答
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']]
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())
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。
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。