這里分享DataFrame的列標(biāo)準(zhǔn)化以及對DataFrame分組之后列標(biāo)準(zhǔn)化。

1. DataFrame的列標(biāo)準(zhǔn)化

            
              import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={
    'A':[1,1,2,2,2],
    'B':[2,3,4,6,5],
    'C':[3,8,5,12,6]
})
df

            
          

            
              df.apply(lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x)))

            
          

3. DataFrame分組之后列標(biāo)準(zhǔn)化
eg:將df按照A列分組，然后對每組進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

            
              df.groupby('A').apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))

            
          

可以看到分組標(biāo)準(zhǔn)化之后第一列都是NaN，這時(shí)如果想要加上第一列，可以用concat函數(shù)：

            
              pd.concat([df['A'],(df.groupby('A').apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))))[['B','C']]],axis=1)

            
          

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