将函数应用于 DataFrame 中的列

Question

我有一个包含列 ['A'、'B'、'C'] 的 DataFrame。我正在尝试使用我的函数规范化每一列。问题是它在我执行 normalization(df['A']) 时有效，但在我将列表传递给函数时无效：

def normalization(x):
    x = (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

for column in df.columns:
    normalization(df[column])

遇到这种情况怎么处理？我确实阅读了 .map 和 .apply 的答案，但由于某种原因，这对我来说不起作用。我是 Python 的新手，希望我的问题有意义。

Answer 1

问题出在你的归一化函数上。它应该 return 规范化的值：

def normalization(x):
    return (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

当您不 return 值 None 时，值 return 导致 map\apply 中的值变为 None。

工作代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

def normalization(x):
    return (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x))

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [3, 4, 5], 'C': [4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data=data)
df = df.apply(normalization)

将函数应用于 DataFrame 中的列

Applying function to columns in DataFrame

python

function

normalization

dataframe