Pandas数据fram每列的平均归一化

Question

对pandas数据帧的每一列实现均值归一化。在

代码：

def transformation(x,mean,std):
   return (x-mean)/std

def read_input(path):

   data = pd.read_csv(path)
   for each_column in data.columns:
       mean = data[each_column].mean(); std = data[each_column].std()
       data[each_column].apply(transformation(self,mean,std))

   print (data)
   return data

误差是变换函数有三个参数。假设第一个参数作为数据帧相应列中的每个值，我使用了带self的apply函数。但它不起作用。有什么建议吗？在

Answer 1

我认为在评论中已经提到了一个有效的解决办法。在

为了进一步理解代码为什么不能工作。 Apply函数将不修改现有的df，但返回计算的序列或数据帧。在

简单类比：x=1；x+1；x值不变。 另一种解决方案是：

data[each_column] = data[each_column].apply(transformation(self,mean,std))