执行时忽略字符串列

【问题标题】：Ignore string columns while doing执行时忽略字符串列
【发布时间】：2017-11-22 04:39:22
【问题描述】：

我正在使用以下代码来规范化 pandas DataFrame：

df_norm = (df - df.mean()) / (df.max() - df.min())

当所有列都是数字时，这可以正常工作。但是，现在我在df 中有一些字符串列，并且上述规范化出现了错误。有没有办法只对数据框的数字列执行这种规范化（保持字符串列不变）？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas normalization

【解决方案1】：

您可以使用select_dtypes 来计算所需列的值：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'], 'c': [4, 5, 6]})

df

   a  b  c
0  1  a  4
1  2  b  5
2  3  c  6

df_num = df.select_dtypes(include='number')

df_num

   a  c
0  1  4
1  2  5
2  3  6

然后你可以将它们分配回原来的df：

df_norm = (df_num - df_num.mean()) / (df_num.max() - df_num.min())


df[df_norm.columns] = df_norm

df

     a  b    c
0 -0.5  a -0.5
1  0.0  b  0.0
2  0.5  c  0.5

【讨论】：

在我写我的时候没有看到你的答案。必要时可以删除，不知道协议是什么。
查看我的答案并解决您答案中的一个缺陷。也就是说，您可以使用 np.number 覆盖所有数字类型。