[PYTHON] 판다 DataFrame을 행 단위로 정규화하기

판다 DataFrame을 행 단위로 정규화하기

pandas DataFrame의 각 행을 정규화하는 가장 관용적 인 방법은 무엇입니까? 열을 정규화하는 것이 쉽기 때문에 하나의 (매우 못생긴!) 옵션은 다음과 같습니다.

(df.T / df.T.sum()).T

팬더 방송 규칙에 따라 df / df.sum (축 = 1)이이 작업을 수행 할 수 없습니다.

해결법

1. ==============================

   1.브로드 캐스트 문제를 극복하기 위해 div 메서드를 사용할 수 있습니다.

   브로드 캐스트 문제를 극복하기 위해 div 메서드를 사용할 수 있습니다.

   df.div(df.sum(axis=1), axis=0)
   

   http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching-broadcasting-behavior를 참조하십시오.

2. ==============================

   2.Scikit 전처리 라이브러리를 사용하고 필요에 따라 데이터 프레임을 조 변경하는 것이 좋습니다.

   Scikit 전처리 라이브러리를 사용하고 필요에 따라 데이터 프레임을 조 변경하는 것이 좋습니다.

   '''
   Created on 05/11/2015
   
   @author: rafaelcastillo
   '''
   
   import matplotlib.pyplot as plt
   import pandas
   import random
   import numpy as np
   from sklearn import preprocessing
   
   def create_cos(number_graphs,length,amp):
       # This function is used to generate cos-kind graphs for testing
       # number_graphs: to plot
       # length: number of points included in the x axis
       # amp: Y domain modifications to draw different shapes
       x = np.arange(length)
       amp = np.pi*amp
       xx = np.linspace(np.pi*0.3*amp, -np.pi*0.3*amp, length)
       for i in range(number_graphs):
           iterable = (2*np.cos(x) + random.random()*0.1 for x in xx)
           y = np.fromiter(iterable, np.float)
           if i == 0: 
               yfinal =  y
               continue
           yfinal = np.vstack((yfinal,y))
       return x,yfinal
   
   x,y = create_cos(70,24,3)
   data = pandas.DataFrame(y)
   
   x_values = data.columns.values
   num_rows = data.shape[0]
   
   fig, ax = plt.subplots()
   for i in range(num_rows):
       ax.plot(x_values, data.iloc[i])
   ax.set_title('Raw data')
   plt.show() 
   
   std_scale = preprocessing.MinMaxScaler().fit(data.transpose())
   df_std = std_scale.transform(data.transpose())
   data = pandas.DataFrame(np.transpose(df_std))
   
   
   fig, ax = plt.subplots()
   for i in range(num_rows):
       ax.plot(x_values, data.iloc[i])
   ax.set_title('Data Normalized')
   plt.show()                                   
   

from https://stackoverflow.com/questions/18594469/normalizing-a-pandas-dataframe-by-row by cc-by-sa and MIT license