两种方式
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>>> import numpy as np 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 30 9.497381 0.552974 0.887313 -1.2918741 6.461631 -6.206155 9.979247 -0.0448282 4.276156 2.002518 8.848432 -5.2405633 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 30 1.000000 0.823413 0.000000 0.7599861 0.610154 0.000000 1.000000 1.0000002 0.329499 1.000000 0.875624 0.0000003 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 30 1.000000 0.823413 0.000000 0.7599861 0.610154 0.000000 1.000000 1.0000002 0.329499 1.000000 0.875624 0.0000003 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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/xiaosebi1111/article/details/50249187
