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pandas 对每一列数据进行标准化的方法
站长资源 2024/11/26 佚名
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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。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

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