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
您可以使用sklearn包及其相关的预处理实用程序来规范化数据。
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
x = df.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df = pd.DataFrame(x_scaled)
有关更多信息，请参阅scikit-learn关于预处理数据的文档:将特性扩展到一个范围。
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)
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。
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']]
注意这个答案，因为它只适用于范围为[0,n]的数据。这对任何范围的数据都不起作用。
简单就是美:
df["A"] = df["A"] / df["A"].max()
df["B"] = df["B"] / df["B"].max()
df["C"] = df["C"] / df["C"].max()
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())
