假设我有一个熊猫数据框df：
我想计算数据框的列平均值。
这很简单：
df.apply(average)
然后按列范围 max(col) - min(col)。这又很容易：
df.apply(max) - df.apply(min)
现在对于每个元素，我想减去其列的平均值并除以其列的范围。我不知道该怎么做
非常感谢任何帮助/指针。
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232
In [92]: df
Out[92]:
a b c d
A -0.488816 0.863769 4.325608 -4.721202
B -11.937097 2.993993 -12.916784 -1.086236
C -5.569493 4.672679 -2.168464 -9.315900
D 8.892368 0.932785 4.535396 0.598124
In [93]: df_norm = (df - df.mean()) / (df.max() - df.min())
In [94]: df_norm
Out[94]:
a b c d
A 0.085789 -0.394348 0.337016 -0.109935
B -0.463830 0.164926 -0.650963 0.256714
C -0.158129 0.605652 -0.035090 -0.573389
D 0.536170 -0.376229 0.349037 0.426611
In [95]: df_norm.mean()
Out[95]:
a -2.081668e-17
b 4.857226e-17
c 1.734723e-17
d -1.040834e-17
In [96]: df_norm.max() - df_norm.min()
Out[96]:
a 1
b 1
c 1
d 1
于 2012-09-21T07:14:15.117 回答
80
如果你不介意导入sklearn库，我会推荐这个博客上讨论的方法。
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
data = {'score': [234,24,14,27,-74,46,73,-18,59,160]}
cols = data.columns
df = pd.DataFrame(data)
df
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
np_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df)
df_normalized = pd.DataFrame(np_scaled, columns = cols)
df_normalized
于 2016-05-13T00:48:06.180 回答
35
你可以使用apply它，它更整洁一点：
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(1)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3)
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.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))
0 1 2 3
0 0.515087 0.133967 -0.651699 0.135175
1 0.125241 -0.689446 0.348301 0.375188
2 -0.155414 0.310554 0.223925 -0.624812
3 -0.484913 0.244924 0.079473 0.114448
groupby此外，如果您选择相关的列，它也可以很好地工作：
df['grp'] = ['A', 'A', 'B', 'B']
0 1 2 3 grp
0 9.497381 0.552974 0.887313 -1.291874 A
1 6.461631 -6.206155 9.979247 -0.044828 A
2 4.276156 2.002518 8.848432 -5.240563 B
3 1.710331 1.463783 7.535078 -1.399565 B
df.groupby(['grp'])[[0,1,2,3]].apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))
0 1 2 3
0 0.5 0.5 -0.5 -0.5
1 -0.5 -0.5 0.5 0.5
2 0.5 0.5 0.5 -0.5
3 -0.5 -0.5 -0.5 0.5
于 2015-10-21T03:10:46.473 回答
2
稍微修改自：Python Pandas Dataframe: Normalize data between 0.01 and 0.99? 但从一些评论中认为这是相关的（对不起，如果考虑转贴......）
我希望在常规的基准百分位数或 z 分数中进行自定义归一化是不够的。有时我知道总体的可行最大值和最小值是多少，因此想要定义它而不是我的样本，或者不同的中点，或其他任何东西！这通常对于重新缩放和规范化神经网络的数据很有用，您可能希望所有输入都在 0 和 1 之间，但您的某些数据可能需要以更自定义的方式缩放......因为百分位数和标准差假设您的样本涵盖人口，但有时我们知道这不是真的。在热图中可视化数据时，它对我也非常有用。所以我构建了一个自定义函数（在此处的代码中使用了额外的步骤以使其尽可能可读）：
def NormData(s,low='min',center='mid',hi='max',insideout=False,shrinkfactor=0.):
if low=='min':
low=min(s)
elif low=='abs':
low=max(abs(min(s)),abs(max(s)))*-1.#sign(min(s))
if hi=='max':
hi=max(s)
elif hi=='abs':
hi=max(abs(min(s)),abs(max(s)))*1.#sign(max(s))
if center=='mid':
center=(max(s)+min(s))/2
elif center=='avg':
center=mean(s)
elif center=='median':
center=median(s)
s2=[x-center for x in s]
hi=hi-center
low=low-center
center=0.
r=[]
for x in s2:
if x<low:
r.append(0.)
elif x>hi:
r.append(1.)
else:
if x>=center:
r.append((x-center)/(hi-center)*0.5+0.5)
else:
r.append((x-low)/(center-low)*0.5+0.)
if insideout==True:
ir=[(1.-abs(z-0.5)*2.) for z in r]
r=ir
rr =[x-(x-0.5)*shrinkfactor for x in r]
return rr
这将采用 pandas 系列，甚至只是一个列表，并将其标准化为您指定的低点、中心点和高点。还有缩水的因素！允许您从端点 0 和 1 缩小数据（在 matplotlib 中组合颜色图时我必须这样做：Single pcolormesh with more one colormap using Matplotlib）所以您可能会看到代码是如何工作的，但基本上说您在样本中有值 [-5,1,10]，但希望基于 -7 到 7 的范围进行归一化（因此任何高于 7 的值，我们的“10”都被有效地视为 7），中点为 2，但将其缩小以适合 256 RGB 颜色图：
#In[1]
NormData([-5,2,10],low=-7,center=1,hi=7,shrinkfactor=2./256)
#Out[1]
[0.1279296875, 0.5826822916666667, 0.99609375]
它还可以将您的数据翻过来……这可能看起来很奇怪，但我发现它对热图很有用。假设您想要更接近 0 而不是高/低的值的颜色更深。您可以根据 insideout=True 的规范化数据进行热图：
#In[2]
NormData([-5,2,10],low=-7,center=1,hi=7,insideout=True,shrinkfactor=2./256)
#Out[2]
[0.251953125, 0.8307291666666666, 0.00390625]
所以现在最接近中心的“2”，定义为“1”是最高值。
无论如何，如果您希望以其他可能对您有用的应用程序的方式重新调整数据，我认为我的应用程序是相关的。
于 2017-05-05T18:27:26.403 回答
0
这是按列执行的方式：
[df[col].update((df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())) for col in df.columns]
于 2019-08-01T21:58:23.240 回答