这是你如何使用列表推导式来做的:

[df[col].update((df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())) for col in df.columns]

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)

您可以创建要规范化的列的列表

column_names_to_normalize = ['A', 'E', 'G', 'sadasdsd', 'lol']
x = df[column_names_to_normalize].values
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df_temp = pd.DataFrame(x_scaled, columns=column_names_to_normalize, index = df.index)
df[column_names_to_normalize] = df_temp

你的Pandas数据帧现在只在你想要的列上被标准化了

然而，如果你想要相反的结果，选择一个你不想规范化的列列表，你可以简单地创建一个所有列的列表，并删除那些不需要的列

column_names_to_not_normalize = ['B', 'J', 'K']
column_names_to_normalize = [x for x in list(df) if x not in column_names_to_not_normalize ]

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

使用Pandas的一个简单方法:(这里我想使用均值归一化)

normalized_df=(df-df.mean())/df.std()

使用最小-最大归一化:

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

编辑:为了解决一些问题，需要说明Pandas在上面的代码中自动应用列函数。