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
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。
其他回答
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())
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)
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)
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 ]
