按行规范化大 pandas DataFrame [英] Normalizing a pandas DataFrame by row

问题描述

对于大熊猫DataFrame的每行进行规范化，最常用的方式是什么？归一化列很容易，所以一个（非常丑的！）选项是


（df.T / df.T.sum （））T


熊猫广播规则阻止 df / df.sum（axis = 1 ）


解决方案

为了克服广播问题，您可以使用 div 方法：

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

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

What is the most idiomatic way to normalize each row of a pandas DataFrame? Normalizing the columns is easy, so one (very ugly!) option is

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

Pandas broadcasting rules prevent df / df.sum(axis=1) from doing this

解决方案

To overcome the broadcasting issue, you can use the div method:

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

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

这篇关于按行规范化大 pandas DataFrame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！