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)

这只是简单的数学。答案应该如下所示。

normed_df = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())

下面的函数计算Z分数:

def standardization(dataset):
  """ Standardization of numeric fields, where all values will have mean of zero 
  and standard deviation of one. (z-score)

  Args:
    dataset: A `Pandas.Dataframe` 
  """
  dtypes = list(zip(dataset.dtypes.index, map(str, dataset.dtypes)))
  # Normalize numeric columns.
  for column, dtype in dtypes:
      if dtype == 'float32':
          dataset[column] -= dataset[column].mean()
          dataset[column] /= dataset[column].std()
  return dataset

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)

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

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

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])