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。

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。

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)

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)

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()

你可以简单地使用pandas.DataFrame。Transform1函数如下所示:

df.transform(lambda x: x/x.max())