pandas 对每一列数据进行标准化的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

两种方式

>>> import numpy as np 
>>> import pandas as pd 
Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on. 
>>> np.random.seed(1) 
>>> df_test = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3) 
>>> df_test 
   0   1   2   3 
0 9.497381 0.552974 0.887313 -1.291874 
1 6.461631 -6.206155 9.979247 -0.044828 
2 4.276156 2.002518 8.848432 -5.240563 
3 1.710331 1.463783 7.535078 -1.399565 
>>> df_test_1 = df_test 
>>> df_test.apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))) #方法一 
   0   1   2   3 
0 1.000000 0.823413 0.000000 0.759986 
1 0.610154 0.000000 1.000000 1.000000 
2 0.329499 1.000000 0.875624 0.000000 
3 0.000000 0.934370 0.731172 0.739260 
 
>>> (df_test_1 - df_test_1.min()) / (df_test_1.max() - df_test_1.min())#方法二 
   0   1   2   3 
0 1.000000 0.823413 0.000000 0.759986 
1 0.610154 0.000000 1.000000 1.000000 
2 0.329499 1.000000 0.875624 0.000000 
3 0.000000 0.934370 0.731172 0.739260 

结果一致且正确

以上这篇pandas 对每一列数据进行标准化的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

tensorflow建立一个简单的神经网络的方法

tensorflow建立一个简单的神经网络的方法

本笔记目的是通过tensorflow实现一个两层的神经网络。目的是实现一个二次函数的拟合。 如何添加一层网络 代码如下: def add_layer(inputs, in_size,...

python实现在每个独立进程中运行一个函数的方法

本文实例讲述了python实现在每个独立进程中运行一个函数的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这个简单的函数可以同于在单独的进程中运行另外一个函数,这对于释放内存资源非常有用...

老生常谈Python startswith()函数与endswith函数

函数:startswith() 作用:判断字符串是否以指定字符或子字符串开头 一、函数说明 语法:string.startswith(str, beg=0,end=len(string)...

详解Python中的文件操作

1.能调用方法的一定是对象,比如数值、字符串、列表、元组、字典,甚至文件也是对象,Python中一切皆为对象。 str1 = 'hello' str2 = 'world' st...

Python模拟登陆实现代码

Python模拟登陆实现代码

下面分享一个使用Python进行网站模拟登陆的小例子。 原理 使用Cookie技术,绕开网站登录验证。要使用到cookielib库。流程: 创建一个保存Cookie的容器,可选的有...