Pandas to biblioteka Python używana do przetwarzania i analizy danych. Może ona służyć do zmiany skali danych w różny sposób. Oto kilka przykładów:
- Aby znormalizować dane, można użyć metody
DataFrame.apply()z funkcją, która dzieli każdy element przez maksymalną wartość w kolumnie.
import pandas as pd
# Tworzymy przykładowy DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Normalizujemy dane przez dzielenie przez maksymalną wartość w kolumnie
df_normalized = df.apply(lambda x: x / x.max())
print(df_normalized)
A B
0 0.166667 0.666667
1 0.333333 0.833333
2 0.500000 1.000000
Aby zmienić skalę danych na logarytmiczną, można użyć funkcji numpy.log() z metodą apply().
import numpy as np
# Tworzymy przykładowy DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# Zmieniamy skalę na logarytmiczną
df_log = df.apply(lambda x: np.log(x))
print(df_log)
A B
0 0.000000 1.386294
1 0.693147 1.609438
2 1.098612 1.791759
Te to tylko niektóre z możliwości zmiany skali danych za pomocą biblioteki Pandas. Więcej informacji można znaleźć w dokumentacji tej biblioteki.