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)

其他回答

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

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。

下面的函数计算Z分数:

def standardization(dataset):
  """ Standardization of numeric fields, where all values will have mean of zero 
  and standard deviation of one. (z-score)

  Args:
    dataset: A `Pandas.Dataframe` 
  """
  dtypes = list(zip(dataset.dtypes.index, map(str, dataset.dtypes)))
  # Normalize numeric columns.
  for column, dtype in dtypes:
      if dtype == 'float32':
          dataset[column] -= dataset[column].mean()
          dataset[column] /= dataset[column].std()
  return dataset

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)

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())