将列比例转换为1到10的范围

Question

我试图创建一组新列，这些新列将使用函数从数据框中的现有列派生。这是产生错误的示例代码，我想知道是否有比循环更好的更有效的方法来完成它

import numpy as np

import pandas as pd

dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=100, freq='M')

long_df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4),index=dates, columns=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio'])

mylist=['Colorado', 'Texas', 'New York', 'Ohio']

def trnsfrm_1_10 (a, b):

    b = (a-np.min(a))/(np.max(a)-np.min(a))*9+1

    return b

for a in mylist:   

    b=a+"_T"

    long_df[b] = long_df.apply(lambda row: trnsfrm_1_10(row[a], row[b]), axis=1)

为了澄清以上问题，这是一个具有输入列（科罗拉多州，德克萨斯州，纽约州）和输出变量（T_Colorado，T_Texas，T_New York）的DataFrame示例。假设如果对于每个输入变量，下面是每列的最小值和最大值，则通过对每列应用公式：b =（a-min）/（max-min）* 9 + 1，输出变量为T_Colorado T_Texas T_New约克。我只需要基于5行在excel中模拟此过程，但是将最小值和最大值作为函数的一部分进行计算将非常有用，因为实际数据中会有更多行。我是Python和Pandas的新手，非常感谢您的帮助。

这些是最小和最大示例

    Colorado    Texas   New York

min   0.03     -1.26    -1.04           

max   1.17      0.37     0.86

这是一个DataFrame的例子

Index     Colorado  Texas   New York T_Colorado T_Texas  T_New York

1/31/2000   0.03     0.37    0.09      1.00      10.00     6.35

2/29/2000   0.4      0.26   -1.04      3.92       9.39     1.00

3/31/2000   0.35    -0.06   -0.75      3.53       7.63     2.37

4/30/2000   1.17    -1.26   -0.61     10.00       1.00     3.04

5/31/2000   0.46    -0.79    0.86      4.39       3.60     10.00

Answer 1

您应该利用广播long_df2= (long_df - long_df.min())/(long_df.max() - long_df.min()) * 9 + 1然后 concatpd.concat([long_df, long_df2.add_suffix('_T')], 1)