如何根据列权重规范化数据框

【问题标题】：How to normalize dataframe based on a column weight如何根据列权重规范化数据框
【发布时间】：2021-10-03 06:04:58
【问题描述】：

我有这个数据框，我想使用 A 列作为权重对其（B、C、D 列）进行标准化/标准化。

A	B	C	D
34	5	1	12
26	9	0	2
10	0	4	1

这可能吗？

【问题讨论】：

给定样本输入的期望输出是什么？
什么是权重标准化？请添加示例。
我想要 [0..1] 比例的 BCD 列，但基于 A 列的权重（在这种情况下，C 列和 D 列中的数字 1 应该具有不同的输出值）

标签： python pandas dataframe scikit-learn

【解决方案1】：

听起来您想将 B、C 和 D 列中的值除以 A 列中相应的行值。

要使用名为 df 的 pandas 数据框来执行此操作：

print(df)

A   B   C   D
34  5   1   12
26  9   0   2
10  0   4   1

cols = df.columns[1:]
for column in cols:
    df[column] = df[column]/df["A"]

print(df)

A   B           C           D
34  0.147059    0.029412    0.352941
26  0.346154    0.000000    0.076923
10  0.000000    0.400000    0.100000

【讨论】：

谢谢@jros，你的代码解决了！ :)
@tainaamoraes 很高兴我能帮上忙！