嘿，使用带有lambda的apply函数来加速这个过程:

def normalize(df_col):

  # Condition to exclude 'ID' and 'Class' feature
  if (str(df_col.name) != str('ID') and str(df_col.name)!=str('Class')):
        max_value = df_col.max()
        min_value = df_col.min()

        #It avoids NaN and return 0 instead
        if max_value == min_value:
          return 0

        sub_value = max_value - min_value
        return np.divide(np.subtract(df_col,min_value),sub_value)
  else:
        return df_col

 df_normalize = df.apply(lambda x :normalize(x))

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

你可以在一行中完成

DF_test = DF_test.sub(DF_test.mean(axis=0), axis=1)/DF_test.mean(axis=0)

它取每一列的平均值，然后从每一行中减去它(平均值)(特定列的平均值仅从该行中减去)，然后仅除以平均值。最后，我们得到的是规范化的数据集。

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

睡魔和普拉文给出的解决方案很好。唯一的问题是，如果你在数据帧的其他列中有分类变量，这种方法将需要一些调整。

我对这类问题的解决方案如下:

 from sklearn import preprocesing
 x = pd.concat([df.Numerical1, df.Numerical2,df.Numerical3])
 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
 x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
 x_new = pd.DataFrame(x_scaled)
 df = pd.concat([df.Categoricals,x_new])

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