用于缩放数据帧中列的lambda函数返回：“'float'对象没有属性'min'”

Question

我刚刚开始学习Python和机器学习，遇到了一个我自己或任何其他在线资源都无法解决的问题。我正在尝试使用lambda函数按以下方式缩放pandas数据帧中的列：

X['col1'] = X['col1'].apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))

并获得以下错误消息：

对象没有属性min

我尝试将数据类型转换为整数，返回以下错误：

“int”对象没有属性“min”

我相信我犯了一些基本的错误，希望任何人都能给我指出正确的方向。

Answer 1

我认为在这里应用是没有必要的，因为存在更快的矢量化解决方案-将x更改为x['col1']：

X = pd.DataFrame({'col1': [100,10,1,20,10,-20,200]})
X['col2'] = (X['col1'] - X['col1'].min()) / (X['col1'].max() - X['col1'].min())
print (X)

   col1      col2
0   100  0.545455
1    10  0.136364
2     1  0.095455
3    20  0.181818
4    10  0.136364
5   -20  0.000000
6   200  1.000000

与注释中的@meW一样，另一种解决方案是使用MinMaxScaler：

from sklearn import preprocessing

min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
X['col2'] = min_max_scaler.fit_transform(X[['col1']])
print (X)

   col1      col2
0   100  0.545455
1    10  0.136364
2     1  0.095455
3    20  0.181818
4    10  0.136364
5   -20  0.000000
6   200  1.000000