将列表导出为 pandas 数据框中的新列作为嵌套 for 循环的一部分

Question

我正在输入包含多列数据的多个电子表格。对于每个电子表格，找到每列的最大值。然后，对于列中的每个元素，将该元素除以该列的最大值。输出应该是按升序排列的列中每个元素的值（介于 0 和 1 之间）。这将附加到一个列表中，该列表应作为一列添加到源电子表格中。

目前，据我了解，除了最后一步外，嵌套循环运行正常。每列都添加到电子表格中，除了值是源电子表格的最后一列，而不是与每个单独列相关的值。

我尝试更改缩进以将代码级别与不同部分相关联（因为我认为这是问题所在）并尝试在数据框中移动附加列，但无济于事。

for i in distlist: #listname = i[4:] + '_norm' df2 = pd.read_excel(i,header=0,index_col=None, skip_blank_lines=True) df3 = df2.dropna(axis=0, how='any')

cols = []
for column in df3:
    cols.append(column)

    for x in cols:
        listname = x + ' norm'
        maxval = df3[x].max()
        print(maxval)
        mylist = []

        for j in df3[x]:
            findNL = (j/maxval)
            mylist.append(findNL)
        df3[listname] = mylist


        saveloc = 'E:/test/'  
        filename = i[:-18] + '_Normalised.xlsx'
        df3.to_excel(saveloc+filename, index=False)

新列被添加到输出数据框中，带有与源电子表格中字段 headers 相关的定制标题，并根据 (listname) 重命名。这些新列中的每一列中的数据都是相同的，并且与电子表格中的最后一列相关。对我来说，它似乎每次都在覆盖值（就像遍历整个电子表格，而不是为每一列输出），并将其添加到电子表格中。

如有任何帮助，我们将不胜感激。我认为这很简单，但我还没有弄清楚...

Answer 1

如果我理解正确的话，你把事情搞得太复杂了。您不需要为此使用 for 循环。您可以简化您的代码：

# Make example dataframe, this is not provided
df = pd.DataFrame({'col1':[1, 2, 3, 4],
                  'col2':[5, 6, 7, 8]})

print(df)
   col1  col2
0     1     5
1     2     6
2     3     7
3     4     8

现在我们可以使用 DataFrame.apply 并使用 add_suffix 为新列提供 _norm 后缀，然后将这些列连接到一个最终数据帧

df_conc = pd.concat([df, df.apply(lambda x: x/x.max()).add_suffix('_norm')],axis=1)

print(df_conc)
   col1  col2  col1_norm  col2_norm
0     1     5       0.25      0.625
1     2     6       0.50      0.750
2     3     7       0.75      0.875
3     4     8       1.00      1.000

Answer 2

非常感谢。我想我只是把它复杂化了。顺便说一下，我认为我的代码可能会做同样的工作，但因为值差异很小，所以并不显着。

感谢@Erfan 的帮助

将列表导出为 pandas 数据框中的新列作为嵌套 for 循环的一部分

Exporting a list as a new column in a pandas dataframe as part of a nested for loop

for-loop

nested-loops

python-3.x

pandas