如何用Pandas按main_col分组实现数值的Min-Max归一化（缩放至[0,100]）

算力阿峰

2026-8-18

按组实现Min-Max归一化（最大值缩放为100）

输入数据

main_col	some_metadata	value
this	True	10
this	False	3
that	True	50
that	False	10
other	True	20
other	False	5

期望输出

main_col	some_metadata	value (normalized)
this	True	100
this	False	30
that	True	100
that	False	20
other	True	100
other	False	25

实现方法（Python pandas）

用pandas的分组+变换功能可以轻松实现，既保留原表结构，又能按组完成归一化：

import pandas as pd

# 构造输入数据
data = {
    'main_col': ['this', 'this', 'that', 'that', 'other', 'other'],
    'some_metadata': [True, False, True, False, True, False],
    'value': [10, 3, 50, 10, 20, 5]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按main_col分组，将每组value的最大值缩为100，其余值按比例计算
df['value (normalized)'] = df.groupby('main_col')['value'].transform(
    lambda x: (x / x.max()) * 100
)

# 输出结果
print(df[['main_col', 'some_metadata', 'value (normalized)']])