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python描述了如何将normalise函数应用于dataframe列
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<p>我有一个pandas数据帧,输出如下:</p> <pre><code>index value 0 5.95 1 1.49 2 2.34 3 5.79 4 8.48 </code></pre> <p>我想得到每个列的规范化值['value']并将其存储在一个新列['normalized']中,但不知道如何将normalise函数应用于列。。。在</p> <p>我的归一化函数如下所示: (['value']-min['value'])/(max['value']-min['value']</p> <p>我知道我应该使用apply或transform函数将新列添加到dataframe,但不确定如何将规范化函数传递给apply函数。。。在</p> <p>抱歉,如果我弄错了术语,但我是python的新手,尤其是pandas!在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这些是相当标准的列操作:</p> <pre><code>>>> (df.value - df.value.min()) / (df.value.max() - df.value.min()) 0 0.638054 1 0.000000 2 0.121602 3 0.615165 4 1.000000 Name: value, dtype: float64 </code></pre> <p>你可以简单地写</p> ^{pr2}$
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