你可能想让一些列被标准化，而其他的列是不变的，比如一些回归任务，数据标签或分类列是不变的，所以我建议你用这种python的方式(它是@shg和@Cina答案的组合):

features_to_normalize = ['A', 'B', 'C']
# could be ['A','B'] 

df[features_to_normalize] = df[features_to_normalize].apply(lambda x:(x-x.min()) / (x.max()-x.min()))

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。

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)

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)

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

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