pandas骚操作：分组对数据进行归一化

╰+攻爆jí腚メ 2023-01-18 06:44 78阅读 0赞

import pandas as pd
    import  numpy as np
    
    
    data = pd.read_csv('zhenjiang_power.csv')  # 读取负荷
    data.loc['record_date']=pd.to_datetime(data['record_date'])#将record_date转换为时间格式
    
    print('data\n',data)
    
    # 实现按照用户ID分组，然后对其中一列映射到0-1区间
    def ratings_norm(df):
        """ @param df：每个用户分组的dataframe """
        min_value = df["power_consumption"].min()
        max_value = df["power_consumption"].max()
        MIN=0
        MAX=1
        df["Rating_norm"] = df["power_consumption"].apply(
            lambda x: MIN+(MAX-MIN)/(1+max_value-min_value)*(x-min_value))
        return df
        #(1+max_value-min_value) 为了防止分母为0的情况出现
    
    
    ratings = data.groupby("user_id").apply(ratings_norm)
    
    print('----11111111111111111-----')
    print('ratings\n',ratings)

![20210501155403514.png_pic_center][] ![20210501155459277.png_pic_center][]

![在这里插入图片描述][20210501155541634.jpg_pic_center]

作者：电气 余登武  
![20210501155614631.jpg_pic_center][]

[20210501155403514.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210501155403514.png#pic_center
[20210501155459277.png_pic_center]: /images/20221021/faf951631cd54ad2a90464d8b392d6a3.png
[20210501155541634.jpg_pic_center]: /images/20221021/df48bfb53a67424e91f579e5e600ffb8.png
[20210501155614631.jpg_pic_center]: /images/20221021/d85e27b259204e76b2b9aab105c9b929.png

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