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)

其他回答

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']]

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())

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。

df_normalized = df / df.max(axis=0)

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)

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