在pandas中的数据帧上应用用户定义的函数

Question

我正在处理数据框

data = {'country': ['Belgium', 'France', 'Germany', 'Netherlands', 'United Kingdom'],
    'population': [11.3, 64.3, 81.3, 16.9, 64.9],
    'area': [30510, 671308, 357050, 41526, 244820],
    'capital': ['Brussels', 'Paris', 'Berlin', 'Amsterdam', 'London']}

countries = DataFrame（数据，索引=列表（＆＃39; pqrst＆＃39;））

现在我想将函数标准化仅应用于标准化数值列。我已将此函数定义为

def standardizing(s):

    t=s.apply(lambda x: (x-s.mean())/s.std())
    print t,'\n'
    print "New standardized mean     ",t.mean()
    print "New standardized deviation    ",t.std()

• 我需要知道如何仅根据数字数据对数据框进行子集化。
• 如何为每个数字列调用函数standardizing

Answer 1

使用select_dtypes函数，然后遍历该数据框的列。

numeric_data = countries.select_dtypes(include=['number'])

for col_name in numeric_data:
    standardizing(numeric_data[col_name])