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
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。
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
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)
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。
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。
正常化
您可以使用minmax_scale将每一列转换为从0到1的刻度。
from sklearn.preprocessing import minmax_scale
df[:] = minmax_scale(df)
标准化
您可以使用比例将每列居中到平均值，并缩放到单位方差。
from sklearn.preprocessing import scale
df[:] = scale(df)
列的子集
归一化单列
from sklearn.preprocessing import minmax_scale
df['a'] = minmax_scale(df['a'])
只归一化数值列
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import minmax_scale
cols = df.select_dtypes(np.number).columns
df[cols] = minmax_scale(df[cols])
完整的示例
# Prep
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import minmax_scale
# Sample data
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2], 'b':[-10,-30,-50], 'c':['x', 'y', 'z']})
# MinMax normalize all numeric columns
cols = df.select_dtypes(np.number).columns
df[cols] = minmax_scale(df[cols])
# Result
print(df)
# a b c
# 0 0.0 1.0 x
# 2 0.5 0.5 y
# 3 1.0 0.0 z
注:
在所有示例中，可以使用scale来代替minmax_scale。保持索引、列名或非数值变量不变。函数应用于每一列。
警告:
对于机器学习，可以使用minmax_scale或train_test_split后的scale来避免数据泄露。
Info
更多关于标准化和规范化的信息:
https://machinelearningmastery.com/standardscaler-and-minmaxscaler-transforms-in-python/ https://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_(统计) https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.preprocessing
