规范化所有列的熊猫数据框

【问题标题】：Normalize pandas dataframe with all columns together规范化所有列的熊猫数据框
【发布时间】：2017-07-27 20:15:23
【问题描述】：

我想规范化所有列的 pandas 数据框

In [8]: df
Out[8]:
   x  y
0  1  2
1  2  3
2  3  4

我愿意

df_nor = (df-df.min())/(df.max()-df.min())

输出：

In [10]: df_nor
Out[10]:
     x    y
0  0.0  0.0
1  0.5  0.5
2  1.0  1.0

我怎样才能让列 x 和 y 像这样归一化

In [10]: df_nor
Out[10]:
     x    y
0  0.000  0.333
1  0.333  0.666
2  0.666  1.000

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

由于它是 NumPy 标记的，这里是一个使用底层数组数据的 -

In [54]: a = df.values # get underlying array

In [55]: pd.DataFrame((a-a.min())/(a.max()-a.min()), columns=df.columns)
Out[55]: 
          x         y
0  0.000000  0.333333
1  0.333333  0.666667
2  0.666667  1.000000

或者更接近pandas，我们可以这样做 -

In [79]: (df-df.values.min())/(df.values.max()-df.values.min())
Out[79]: 
          x         y
0  0.000000  0.333333
1  0.333333  0.666667
2  0.666667  1.000000

【讨论】：