我有一个 pandas 数据框，输出类似于以下内容:
index value
0 5.95
1 1.49
2 2.34
3 5.79
4 8.48
我想获取每个列['value']的规范化值并将其存储在新列['normalised']中但不确定如何将规范化函数应用到列...
我的标准化函数如下所示: (['值'] - 最小值['值'])/(最大值['值'] - 最小值['值']
我知道我可能应该使用 apply 或 transform 函数将新列添加到数据框中，但不确定如何将规范化函数传递给 apply 函数...
抱歉，如果我的术语有误，但我是 python 的新手，尤其是 pandas!
请您参考如下方法:
这些是非常标准的列操作:
>>> (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
你可以简单地写
df['normalized'] = (df.value - ....
