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
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)
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
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。
基于这篇文章:https://stats.stackexchange.com/questions/70801/how-to-normalize-data-to-0-1-range
您可以执行以下操作:
def normalize(df):
result = df.copy()
for feature_name in df.columns:
max_value = df[feature_name].max()
min_value = df[feature_name].min()
result[feature_name] = (df[feature_name] - min_value) / (max_value - min_value)
return result
你不需要一直担心你的价值观是积极的还是消极的。这些值应该很好地分布在0和1之间。
你可以简单地使用pandas.DataFrame。Transform1函数如下所示:
df.transform(lambda x: x/x.max())
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()))
