如何规范化数据帧的列，忽略其中的 None 值

Question

我正在尝试规范化数据帧的一列，该列也包含 None 值，如何使用 lambda 函数执行此操作？

我尝试使用：df['Log GDP per capita'] = df['Log GDP per capita'].apply(lambda x：((x-b(/(a-b

(((

其中 a 是最大值，b 是最小值

    a = df['Log GDP per capita'].max()
    b = df['Log GDP per capita'].min()
    df['Log GDP per capita'] = df['Log GDP per capita'].apply(lambda x:((x-b)/(a-b)))

我收到此错误：类型错误：不支持的操作数类型 -："无类型"和"浮点数">

Answer 1

无需申请

df['Log GDP per capita'] = (df['Log GDP per capita']-b)/(a-b)

您也可以拨打sklearn

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
caler = MinMaxScaler()
scaler.transform(df['Log GDP per capita'])