如何在DataFrame中对每个组进行标准化？

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pandas、pandas-groupby

In [3]: df = pd.DataFrameJohn [apple, pear, grape]2 D2 Mary [kiwi, apple] 我想计算一下每个人各种水果的百分比apple 2 pear 1 kiwi 1 现在，我如何对每个人进行标准化</em

浏览 21提问于2020-04-03得票数 1

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使用列表理解实现数据标准化

python、pandas

我试图标准化对我所拥有的dataframe中的一组列的观察，而不使用任何在构建的函数中。我有一个要标准化的列的索引列表，它保存在一个称为连续的对象中，我正在尝试使用列表理解来应用标准化。我很难想出一种方法，允许我迭代我的dataframe中的行。data.index)-data.mean(col)/data.std(col) for col in continuous]

浏览 4提问于2021-12-20得票数 1

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熊猫数据中0~1变量的归一化

python、python-3.x、pandas、normalization

我想按照以下公式对每个组的数据集进行规范化对于每一组人。我怎样才能在熊猫中做到这一点呢？价格和尺寸都需要标准化吗？谢谢。20,130], ['Group 2',40,250], df = pd.DataFrame

浏览 0提问于2019-07-23得票数 2

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preprocessing.scale()做了什么？它怎麽工作?

python、python-3.x、machine-learning、scikit-learn

Python 3.5，来自sklearn的预处理X = np.array(df)

浏览 0提问于2017-02-19得票数 16

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熊猫:有条件的分组计算

python、pandas

我希望按键(customer)对行进行分组，并在其列上运行一些聚合器，如sum和mean。在计算组聚合器之后，我想将结果分配回DataFrame中的每个客户行(因为每个行都添加了一些客户范围的特性)。我能看到我能做一些像如果我只想聚合一个列并能够将结果添加回DataFrame

浏览 5提问于2014-06-16得票数 5

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随机抽样组

r、dplyr

给出一个带有一个名为df的列的dataframe group，如何在dplyr中随机地对k组进行采样？它应该返回k组中的所有行(考虑到df$group中至少有k唯一值)，并且df中的每个组都应该同样有可能被返回。

浏览 2提问于2016-05-10得票数 23

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Pandas Dataframe中基于类别的规范化

python、pandas

标准化是为整个colum完成的，但是我们如何在Pandas Dataframe中进行基于类别的规范化。相反，我们怎么能有标准的高度值，其中最小和最大分别取每个Std。

浏览 2提问于2020-02-29得票数 0

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在R中标准化和重命名data.frame中的变量？

r、dataframe

我试图对给定data.frame中的所有变量进行标准化，并将这些标准化变量添加到original data.frame中，其前缀名为"s." (例如，如果原始变量的名称为wt，标准变量为s.wt)。下面的函数是这样的，但是我想知道为什么我不能访问新的标准化变量？(见下文示例) var.names <- names(dataf

浏览 0提问于2018-03-17得票数 2

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pandas的转换不能按输出分组排序

python、aggregate、pandas

我知道transform需要返回一个维数与它接受的输入维数相同的数组，所以我认为只要对原始DataFrame的两个分片(吸烟者和非吸烟者)进行排序，而不改变它们各自的维数，就可以满足这个要求。

浏览 1提问于2012-12-13得票数 23

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MinMaxScaler :我也应该规范化类标签吗？

python、machine-learning、scikit-learn、deep-learning

我使用的是MLPRegressor，它采用5个连续的特征和1个特征，它从一组40个值的[0,1,2,.., 39]中提取值。有人告诉我，使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range = (0,1))对这些特性进行标准化可以帮助提高性能，无论是使用MLP还是LSTM。文档中说() MInMaxScaler分别对每个功能进行标准化。我是否应该去掉分类列，并规范化所有其他列？另外，如果它单独对<

浏览 1提问于2017-10-16得票数 1

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对客户数据中的类别购买进行聚类

cluster-analysis、k-means、svd

我正在尝试根据消费、订单频率、订单广度和他们在每个类别中购买的百分比(大约20%)对一组客户进行聚类。这可能是一个简单的答案，但我不知道是否应该标准化(减去平均值并除以sd) %类别的购买列。当我不标准化时，我可以得到4-5个主成分(使用SVD)解释的大约90%的方差，但当我标准化每列时，对于相同数量的主成分，我只能得到大约40%的方差。我担心的是，因为每个列都是相关的，所以我正在通过标准化来消除这种关系。同时，我

浏览 0提问于2017-11-14得票数 0

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如何将数据追加到DataFrame中

python、pandas、dataframe

如何对摘要中的每个组进行计数，然后将组计数附加到DataFrame DataFrame中？我对Python非常陌生Counts_data=pd.DataFrame(columns=['filename','Green','Stubble','Baresoil',&#

浏览 0提问于2019-01-22得票数 0

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如何在归一化输入数据后去规范化(去标准化)神经网络预测

python、neural-network、pybrain

如何在对神经网络的输入数据进行归一化后返回原始数据规模。用标准差方法进行归一化处理。但问题已经讨论过了，它属于为每个神经网络输入返回相同的值。我遵循了建议并对数据进行了标准化。是否有非常明显的方法来获得对非标准化数据的充分(彼此不同)的预测？但经过标准化后，输入显示出相对可接受的输出结果(预测)。但这似乎导致了过度拟合。那么，如何避免过度拟合呢？

浏览 9提问于2015-09-01得票数 1

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ASP.NET应用程序中的Windows身份验证

windows、active-directory、asp.net

我们正在尝试将传统的intranet and应用程序从基于"Forms“的身份验证迁移到基于”.NET“的身份验证，以便用户在登录到PC后不必再次输入凭据，我们只想读取当前登录的身份，并使用它在应用程序中对用户进行身份验证和授权在ASP .NET中进行windows身份验证非常简单，我想检查的是如何在AD或ADAM中管理用户和他们的组。同一用户可以拥有同一应用程序的多个环境的权限，如Dev、UAT、LT、Prod等，因此同一个域帐号需要在多个

浏览 2提问于2012-09-13得票数 0

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如何在对Dataframe* Python 3.6中的值列应用舍入(精度)时考虑另一列中的精度*

python、python-3.x、pandas、dataframe

我的DataFrame包含Column: precision & value；precision包含整数值，如1、2、3位小数，可以在round函数中传递。如何在对每个值进行舍入时传递"precision“字段？对于每个值，我必须按照字段“精度”进行舍入。df = pd.DataFrame([[15.5666, 2], [14.32, 1], [14.68954, 3], [16.78, 1]], columns=[

浏览 12提问于2020-08-20得票数 1

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R减去数个变量的均值和除以标准差

r、apply、lapply、sapply

我试图在dataframe中标准化某些列，而不是所有列。通过标准化，我的意思是，减去平均数，除以标准差。我的问题是，假设我处理的是这个data(mtcars)数据集，那么如何对列1、2、4和6中的值进行标准化。我可以手动做到这一点，但我很好奇，知道是否有一个有效的方法来做到这一点。

浏览 2提问于2017-04-06得票数 2

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如何根据组内其他实例对实例进行分类？

python、r、machine-learning、modeling

S.O.社区-寻找机器学习问题的解决方案，如果有人能提供帮助，我们将不胜感激：我希望能够应用机器学习算法，根据每个实例的“组”中的其他实例分配一个分类。该模型学习导致分类为“1”的特征，其中该组中的特征最强，而其他特征为“0”(或者更理想的是，在组内的softmax概率输出加起来为1)。实例可能像其他组中的其他实例一样具有不必要的功能，但它们在组中是更强的指示器也就是说，对于如下所示的数据，我如何让模型一般地了解

浏览 7提问于2020-01-30得票数 0

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熊猫一栏一组地标准化

python、pandas、pandas-groupby、normalize

给熊猫提供数据，如1 id1 0.333333 0.3333333 id2 1.000000 1.000000 然而，如何在每个id的每个数字列上应用这种规

浏览 6提问于2021-03-29得票数 6

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几个SQL语法问题

syntax

我有几个小问题，我写了一些简单的例子来澄清这些问题：您

浏览 0提问于2016-11-24得票数 1

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分类编码前后的标准化？

machine-learning、scikit-learn、linear-regression、sklearn-pandas、one-hot-encoding

我已经使用了一对k分类编码方案来处理它，这意味着现在我的Pandas DataFrame中还有3列，其0/1取决于当前值。DataFrame的其他特征主要是位置和价格的纬度-经度等距离，所有这些都是数字的。应该标准化(均值和单位方差为零的高斯分布)，并在分类编码前后进行规范化吗？我在想，在编码后进行规范化可能是有益的，这样在测量邻居之间的距离时，每个特征对估计器都一样重要，但我不太确定。

浏览 0提问于2017-11-13得票数 8

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