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Python – 用Pandas逐列缩放数字

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下面开始详细讲解Python中如何用Pandas逐列缩放数字。

首先，我们需要理解为什么需要缩放数字。 在机器学习和数据分析的过程中，样本的特征值可能会有巨大的差异。例如，有些特征值的数值很大，有些数值很小，这个时候如果不经过缩放处理，将会影响到后续的数据处理和模型的建立。

接着，我们可以使用Pandas提供的apply()函数来逐列对数字进行缩放。先看下面的代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 创建一个包含数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [10, 20, 30, 40],
                   'col2': [100, 200, 300, 400],
                   'col3': [1000, 2000, 3000, 4000]})

# 实例化MinMaxScalar并缩放数据
scaler = MinMaxScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

print(df_scaled)

这个例子中，我们先创建一个包含3列数字的DataFrame，然后实例化了一个MinMaxScaler对象，并使用fit_transform()方法对DataFrame中的数据进行缩放操作。最后，将缩放后的数据放到一个新的DataFrame中，并打印输出。

运行上面的代码，输出如下：

   col1  col2  col3
0   0.0   0.0   0.0
1   0.3   0.3   0.3
2   0.6   0.6   0.6
3   1.0   1.0   1.0

可以看到，在这个例子中我们使用了MinMaxScaler对整个DataFrame进行缩放操作。但我们实际应用中有可能只需要对单独的某一列进行缩放操作。那么我们需要使用apply()函数。如果我们想对上述代码中的第一列进行缩放，可以这样写：

# 对col1列进行缩放
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: (x - df['col1'].min()) / (df['col1'].max() - df['col1'].min()))

这个例子将DataFrame中的第一列进行缩放，并更新了DataFrame。其中，apply()函数使用了一个lambda函数对每一个数值进行缩放处理。使用这种方法对其他列进行缩放同样也适用。

综上所述，在 Python 中，我们可以使用Pandas中的apply()函数逐列对数字进行缩放，并使用类似于MinMaxScaler的工具进行整个DataFrame的缩放。

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