Bir pandas'ı normalleştirme Sıradan DataFrame

Question

Bir panda DataFrame'in her satırını normalleştirmek için en idiomatik yol nedir? sütunları normalleştirilmesi kolaydır, bu nedenle tek (çok çirkin!) seçeneğidir:

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

Pandalar yayın kuralları yayın sorunu aşmak için bu

Answer 1

yapmaktan df/df.sum(axis=1) yapmamak için div yöntemi kullanabilirsiniz:

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

görün http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/basics.html#matching-broadcasting-behavior

Answer 2

Ben Scikit preprocessing kütüphaneleri kullanmak ve datafr aktarması öneririm gereken şekilde ame:

''' 
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()