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python - Pandas 数据帧的分位数归一化

coder 2023-08-17 原文

简单来说，如何在 Python 中对大型 Pandas 数据帧(可能有 2,000,000 行)应用分位数归一化？

附言。我知道有一个名为 rpy2 的包可以在子进程中运行 R，在 R 中使用分位数归一化。但事实是，当我使用如下数据集时，R 无法计算出正确的结果:

5.690386092696389541e-05,2.051450375415418849e-05,1.963190184049079707e-05,1.258362869906251862e-04,1.503352476021528139e-04,6.881341586355676286e-06
8.535579139044583634e-05,5.128625938538547123e-06,1.635991820040899643e-05,6.291814349531259308e-05,3.006704952043056075e-05,6.881341586355676286e-06
5.690386092696389541e-05,2.051450375415418849e-05,1.963190184049079707e-05,1.258362869906251862e-04,1.503352476021528139e-04,6.881341586355676286e-06
2.845193046348194770e-05,1.538587781561563968e-05,2.944785276073619561e-05,4.194542899687506431e-05,6.013409904086112150e-05,1.032201237953351358e-05

编辑:

我想要的:

鉴于上面显示的数据，如何按照 https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_normalization 中的步骤应用分位数归一化.

我在 Python 中找到一段代码，声明它可以计算分位数归一化:

import rpy2.robjects as robjects
import numpy as np
from rpy2.robjects.packages import importr
preprocessCore = importr('preprocessCore')


matrix = [ [1,2,3,4,5], [1,3,5,7,9], [2,4,6,8,10] ]
v = robjects.FloatVector([ element for col in matrix for element in col ])
m = robjects.r['matrix'](v, ncol = len(matrix), byrow=False)
Rnormalized_matrix = preprocessCore.normalize_quantiles(m)
normalized_matrix = np.array( Rnormalized_matrix)

该代码与代码中使用的示例数据一起工作正常，但是当我使用上面给出的数据对其进行测试时，结果出错了。

由于ryp2提供了在python子进程中运行R的接口(interface)，我直接在R中测试了一遍，结果还是错误。结果我认为原因是R中的方法不对。

最佳答案

使用来自 Wikipedia article 的示例数据集:

df = pd.DataFrame({'C1': {'A': 5, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4},
                   'C2': {'A': 4, 'B': 1, 'C': 4, 'D': 2},
                   'C3': {'A': 3, 'B': 4, 'C': 6, 'D': 8}})

df
Out: 
   C1  C2  C3
A   5   4   3
B   2   1   4
C   3   4   6
D   4   2   8

对于每个排名，可以使用以下方法计算平均值:

rank_mean = df.stack().groupby(df.rank(method='first').stack().astype(int)).mean()

rank_mean
Out: 
1    2.000000
2    3.000000
3    4.666667
4    5.666667
dtype: float64

然后生成的序列 rank_mean 可以用作秩的映射以获得归一化结果:

df.rank(method='min').stack().astype(int).map(rank_mean).unstack()
Out: 
         C1        C2        C3
A  5.666667  4.666667  2.000000
B  2.000000  2.000000  3.000000
C  3.000000  4.666667  4.666667
D  4.666667  3.000000  5.666667

关于python - Pandas 数据帧的分位数归一化，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37935920/

pythonPandas39codesectiondeep-learningdata-science

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