从 Pandas Python 数据帧重新缩放到 (0,1) 某些列

Question

我有以下类型的数据框：

  Channel   Region  Fresh   Milk    Grocery Frozen  Detergents_Paper    Delicassen
0   2         3     12669   9656    7561    214        2674             1338
1   2         3     7057    9810    9568    1762       3293             1776
2   2         3     6353    8808    7684    2405       3516             7844
3   1         3     13265   1196    4221    6404       507              1788
4   2         3     22615   5410    7198    3915       1777             5185

我想做两件事：

1) 能够仅重新缩放某些列而不是所有列，以便它们在 0,1 之间。我只想 select 某些列，但不是按名称而是按位置。想象一下，我想改变 200 并且不想写所有这些。

我试过的代码是：

df /= df.max()

但它使所有列都在 (0,1) 之间，而不仅仅是我想要的列。而且我找不到只 select 其中一部分的方法。

2) 我还想重新缩放列，但不是在它们之间，我的意思是我想只为牛奶制作一个秤，另一个只为冷冻的，例如。

我想重新缩放每一个，例如在 100 之间划分，因为它们太大了，但也许对于另一列我想在 10 之间划分，因为 100 太多了。我该怎么做？

Answer 1

对于 1，您可以 select 像这样的列列表：

df[['Milk','Frozen','Grocery']]

因此，要仅重新缩放这三列，请使用：

df[['Milk','Frozen','Grocery']] -= df[['Milk','Frozen','Grocery']].min()
df[['Milk','Frozen','Grocery']] /= df[['Milk','Frozen','Grocery']].max()

如果这是你的第二个问题的意思，这个方法已经独立地缩放你的列。

编辑：

如果你想 select 数据框的前 200 列，你可以使用 df.columns 它给你列的列表：

df[df.columns[:200]] -= df[df.columns[:200]].min()
df[df.columns[:200]] /= df[df.columns[:200]].max()

数据帧 pandas 上的 max 方法 returns 每列最大值的列表。因此，如果您使用上面的代码，则每列中的最大值都将完全等于 1。

如果您不想将它除以每列的最大值，而是第一列除以 n1，第二列除以 n2，您可以使用相同的表示法：

df[df.columns[:4]] /= [n1,n2,n3,n4]

Answer 2

这是一个针对单个列的解决方案，它实际上在 0,1 范围内重新缩放：

a = [5,15,25,35,45,50,55,65,75,85,95]
df = pd.DataFrame(data=a, columns=['a'])
df['rescale'] = (df['a'] - min(df['a'])) / (max(df['a']) - min(df['a']))

也是一个numpy方法：

import numpy as np
rescale = (a - np.min(a))/np.ptp(a)

从 Pandas Python 数据帧重新缩放到 (0,1) 某些列

Rescaling to (0,1) certain columns from Pandas Python dataframe

python

scaling

dataframe

pandas