python - 如何迭代 pandas 数据框中的每一列和每个单元格

Question

我有一个数据框 (training_df)，有 4 列，每列包含约 150 行。我还有如下功能:

def normalise(theMin, theMax, theVal):
    if(theMin == theVal):
        return 0
    else if(theMax == theVal):
        return 1
    return (theVal - theMin) / (theMax - theMin)

现在，我想做的是依次迭代数据帧的所有四列，并迭代每列中的所有行以及行中的每个值(当然，每行中只有一个单元格)我想用 normalise 函数返回的任何值替换它们。所以我通过查看这个论坛中已经提出的问题来尝试这样的事情:

for column in training_df:
    theMin = training_df[column].min()
    theMax = training_df[column].max()    
    for i in training_df[[column]].iterrows():
        training_df[[column[i]]] = normalise(theMin, theMax, i)

但是我得到一个TypeError:字符串索引必须是整数我对Python和pandas以及数据挖掘都很陌生，所以如果有人能澄清这一点，我将非常感激。提前致谢。

Answer 1

我会做什么..

df.apply(lambda x : (x-x.min())/(x.max()-x.min()))