如何遍历熊猫数据框中的每一列和每个单元格

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何遍历熊猫数据框中的每一列和每个单元格

【英文标题】：how to iterate through each columns and each cells in a pandas dataframe

【发布时间】：2018-08-26 18:11:48

【问题描述】：

我有一个数据框 (training_df)，它有 4 列，每列包含大约 150 行。我也有如下功能：

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

现在，我要做的是依次遍历我的数据框的所有四列，并遍历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)

但是我收到了TypeError: string indices must be integers，我对 Python、pandas 和数据挖掘还很陌生，所以如果有人能澄清一下，我会非常感激。提前致谢。

【参考方案1】：

我会做什么..

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

【讨论】：

df = df - df.min() / (df.max() - df.min()) 也可以

感谢您的回复@Wen。问题不在于函数，它每次测试时都会返回我需要的值。当我尝试替换数据框中的值时会出现问题。以下部分工作正常：对于 training_df 中的列： theMin = training_df[column].min() theMax = training_df[column].max() 但是当我尝试用返回值替换每个单元格中的值时，它给出我一个错误

@SedatTurkoglu 更改为 for x,i in training_df[[column]].iterrows(): training_df.loc[x,column]= normalise(theMin, theMax, i[0])

真棒@Wen，这正是我需要的非常感谢:)