Нормализовать данные в пандах

Предположим, у меня есть фрейм данных pandas df:

Я хочу вычислить среднее значение кадра данных по столбцам.

Это просто:

df.apply(average) 

затем диапазон столбцов max (col) - min (col). Это снова просто:

df.apply(max) - df.apply(min)

Теперь для каждого элемента я хочу вычесть среднее значение его столбца и разделить на диапазон его столбца. Я не знаю как это сделать

Любая помощь / указатели приветствуются.

In [92]: df
Out[92]:
           a         b          c         d
A  -0.488816  0.863769   4.325608 -4.721202
B -11.937097  2.993993 -12.916784 -1.086236
C  -5.569493  4.672679  -2.168464 -9.315900
D   8.892368  0.932785   4.535396  0.598124

In [93]: df_norm = (df - df.mean()) / (df.max() - df.min())

In [94]: df_norm
Out[94]:
          a         b         c         d
A  0.085789 -0.394348  0.337016 -0.109935
B -0.463830  0.164926 -0.650963  0.256714
C -0.158129  0.605652 -0.035090 -0.573389
D  0.536170 -0.376229  0.349037  0.426611

In [95]: df_norm.mean()
Out[95]:
a   -2.081668e-17
b    4.857226e-17
c    1.734723e-17
d   -1.040834e-17

In [96]: df_norm.max() - df_norm.min()
Out[96]:
a    1
b    1
c    1
d    1

Если вы не против импорта sklearnбиблиотеки, я бы порекомендовал метод, описанный в этом блоге.

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

data = {'score': [234,24,14,27,-74,46,73,-18,59,160]}
cols = data.columns
df = pd.DataFrame(data)
df

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
np_scaled = min_max_scaler.fit_transform(df)
df_normalized = pd.DataFrame(np_scaled, columns = cols)
df_normalized

Вы можете использовать applyдля этого, и это немного аккуратнее:

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(1)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4)* 4 + 3)

          0         1         2         3
0  9.497381  0.552974  0.887313 -1.291874
1  6.461631 -6.206155  9.979247 -0.044828
2  4.276156  2.002518  8.848432 -5.240563
3  1.710331  1.463783  7.535078 -1.399565

df.apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))

          0         1         2         3
0  0.515087  0.133967 -0.651699  0.135175
1  0.125241 -0.689446  0.348301  0.375188
2 -0.155414  0.310554  0.223925 -0.624812
3 -0.484913  0.244924  0.079473  0.114448

Кроме того, он отлично работает groupby, если вы выберете соответствующие столбцы:

df['grp'] = ['A', 'A', 'B', 'B']

          0         1         2         3 grp
0  9.497381  0.552974  0.887313 -1.291874   A
1  6.461631 -6.206155  9.979247 -0.044828   A
2  4.276156  2.002518  8.848432 -5.240563   B
3  1.710331  1.463783  7.535078 -1.399565   B


df.groupby(['grp'])[[0,1,2,3]].apply(lambda x: (x - np.mean(x)) / (np.max(x) - np.min(x)))

     0    1    2    3
0  0.5  0.5 -0.5 -0.5
1 -0.5 -0.5  0.5  0.5
2  0.5  0.5  0.5 -0.5
3 -0.5 -0.5 -0.5  0.5

Слегка изменено из: Python Pandas Dataframe: нормализовать данные между 0,01 и 0,99? но из некоторых комментариев подумал, что это актуально (извините, если это считается репостом ...)

Я хотел, чтобы индивидуальная нормализация в этом обычном процентиле данных или z-балла была недостаточной. Иногда я знал, каковы возможные максимумы и минимумы популяции, и поэтому хотел определить их, отличные от моей выборки, или другую среднюю точку, или что-то еще! Это часто может быть полезно для изменения масштаба и нормализации данных для нейронных сетей, где вы можете захотеть, чтобы все входные данные находились в диапазоне от 0 до 1, но некоторые из ваших данных, возможно, потребуется масштабировать более индивидуально ... потому что процентили и стандартные отклонения предполагают, что ваши образцы покрывают населения, но иногда мы знаем, что это неправда. Это также было очень полезно для меня при визуализации данных на тепловых картах. Итак, я создал собственную функцию (использовал дополнительные шаги в коде здесь, чтобы сделать его максимально читаемым):

def NormData(s,low='min',center='mid',hi='max',insideout=False,shrinkfactor=0.):    
    if low=='min':
        low=min(s)
    elif low=='abs':
        low=max(abs(min(s)),abs(max(s)))*-1.#sign(min(s))
    if hi=='max':
        hi=max(s)
    elif hi=='abs':
        hi=max(abs(min(s)),abs(max(s)))*1.#sign(max(s))

    if center=='mid':
        center=(max(s)+min(s))/2
    elif center=='avg':
        center=mean(s)
    elif center=='median':
        center=median(s)

    s2=[x-center for x in s]
    hi=hi-center
    low=low-center
    center=0.

    r=[]

    for x in s2:
        if x<low:
            r.append(0.)
        elif x>hi:
            r.append(1.)
        else:
            if x>=center:
                r.append((x-center)/(hi-center)*0.5+0.5)
            else:
                r.append((x-low)/(center-low)*0.5+0.)

    if insideout==True:
        ir=[(1.-abs(z-0.5)*2.) for z in r]
        r=ir

    rr =[x-(x-0.5)*shrinkfactor for x in r]    
    return rr

Это займет серию панд или даже просто список и нормализует его до указанных вами низких, средних и высоких точек. также есть коэффициент усадки! чтобы вы могли уменьшить масштаб данных от конечных точек 0 и 1 (мне пришлось сделать это при объединении цветовых карт в matplotlib: Single pcolormesh с более чем одной цветовой картой с использованием Matplotlib ) Таким образом, вы, вероятно, можете увидеть, как работает код, но в основном говорите, что вы имеют значения [-5,1,10] в выборке, но хотите нормализовать на основе диапазона от -7 до 7 (так что все, что больше 7, наша «10» эффективно обрабатывается как 7) со средней точкой 2, но сожмите его, чтобы уместить цветовую карту 256 RGB:

#In[1]
NormData([-5,2,10],low=-7,center=1,hi=7,shrinkfactor=2./256)
#Out[1]
[0.1279296875, 0.5826822916666667, 0.99609375]

Он также может вывернуть ваши данные наизнанку ... это может показаться странным, но я нашел его полезным для тепловых карт. Скажем, вам нужен более темный цвет для значений, близких к 0, а не для высоких / низких значений. Вы можете тепловую карту на основе нормализованных данных, где insideout = True:

#In[2]
NormData([-5,2,10],low=-7,center=1,hi=7,insideout=True,shrinkfactor=2./256)
#Out[2]
[0.251953125, 0.8307291666666666, 0.00390625]

Итак, теперь "2", ближайшая к центру, определенная как "1", является наивысшим значением.

В любом случае, я думал, что мое приложение актуально, если вы хотите масштабировать данные другими способами, которые могут иметь для вас полезные приложения.

Вот как вы это делаете по столбцам:

[df[col].update((df[col] - df[col].min()) / (df[col].max() - df[col].min())) for col in df.columns]