Answers:
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如果您不介意导入sklearn库，我建议您使用此博客上介绍的方法。
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_normalizednp_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df.score.astype(float).values.reshape(-1, 1))
您可以使用apply它，它有点整洁：
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此外，groupby如果您选择相关列，它也可以与配合使用：
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稍作修改自：Python Pandas数据框：归一化0.01和0.99之间的数据？但是从一些评论中认为这是相关的（抱歉，如果考虑重新发布...）
我想要自定义归一化，因为基准或z分数的常规百分位数不够。有时我知道总体的可行最大值和最小值是多少，因此除了我的样本或其他中点之外，还想对其进行定义！这通常对于重新缩放和规范化神经网络的数据很有用，因为您可能希望所有输入都在0到1之间，但是某些数据可能需要以更自定义的方式进行缩放...因为百分位数和标准差假设您的样本覆盖了人口，但有时我们知道这是不对的。在可视化热图中的数据时，这对我也非常有用。因此，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，以使其更具可读性）：
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这将采用熊猫系列，甚至只是一个列表，并将其标准化为您指定的低点，中点和高点。还有一个缩小因素！使您可以缩小端点0和1之外的数据的比例（在matplotlib中组合颜色图时，我必须这样做：使用Matplotlib在单个pcolormesh中使用多个颜色图）样本中具有[-5,1,10]的值，但要基于-7到7（因此，大于7的任何值，我们的“ 10”有效地视为7）以2为中点进行归一化但将其缩小以适合256 RGB色彩图：
#In[1]
NormData([-5,2,10],low=-7,center=1,hi=7,shrinkfactor=2./256)
#Out[1]
[0.1279296875, 0.5826822916666667, 0.99609375]它也可以将您的数据完全翻过来……这似乎很奇怪，但是我发现它对于热图很有用。假设您想使用深色来表示接近0的值，而不是高/低。您可以基于归一化数据的热图，其中Insideout = True：
#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]因此，现在最接近中心的“ 2”（定义为“ 1”）是最大值。
无论如何，如果您希望以其他可能对您有用的应用程序重新缩放数据的方式，我认为我的应用程序很重要。
A并B是要分开正常化更大的聚合因子的组成部分C和D。