python按列标准化
时间: 2023-10-28 15:57:25 浏览: 73
在Python中,按列标准化可以使用pandas和numpy库来实现。首先,将数据加载到DataFrame中。可以使用pandas库的DataFrame函数,将数据传递给data参数,列名传递给columns参数。例如,创建一个名为df的DataFrame,其中包含列A、B和C的数据。
使用numpy库可以进行列标准化,通过计算每列的均值和标准差来实现。可以使用numpy库的mean函数和std函数计算每列的均值和标准差,然后将每个元素减去均值并除以标准差。例如,要对DataFrame df中的每一列进行标准化,可以使用如下代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df_normalized = (df - df.mean()) / df.std()
```
这将返回一个标准化后的DataFrame,其中每列的值都被减去了均值并除以标准差。
此外,还可以对DataFrame按照特定列进行分组,并在分组之后对每个组进行列标准化。可以使用pandas库的groupby函数来实现分组。例如,要按照列A对DataFrame df进行分组,并对每个组进行标准化,可以使用如下代码:
```python
df_grouped = df.groupby('A').apply(lambda x: (x - np.min(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))
```
这将返回一个分组标准化后的DataFrame,其中每个组的每列的值都被减去了最小值并除以最大值减去最小值。
如果想要在分组标准化之后保留原始的第一列,可以使用pandas库的concat函数将第一列与标准化后的其他列进行合并。例如,要保留原始的第一列A,可以使用如下代码:
```python
df_normalized_with_A = pd.concat([df['A'], df_grouped[['B', 'C']]], axis=1)
```
这将返回一个包含原始第一列和标准化后的其他列的DataFrame。
总结起来,按列标准化可以使用numpy库的mean函数和std函数,或者使用pandas库的groupby函数和apply函数。可以通过减去均值并除以标准差来实现标准化,或者通过减去最小值并除以最大值减去最小值来实现分组标准化。如果想要保留原始的某一列,可以使用pandas库的concat函数进行合并。