Python 规范化数据帧，然后在对从数据帧提取的值执行操作时生成NameError

我们有一个商品价格的外部清单和五个内部清单。在此外部列表中：

• 内部列表表示一天内的价格
• 内部列表中的每一个值都表示当天某一时刻商品的价格

我需要正常化价格，使第一个值值为100，其他价格相应调整

如果列表长度不同，我还想提出一个valueError

我的代码生成NameError，未定义标量变量

PRICES_PER_HOUR_PER_DAY_SAMPLE = [
    [11300, 12000, 12100, 12100, 11800, 11100, 10300, 9400,],  # Prices for business hours on Monday
    [10100, 10300, 10200, 10300, 10200, 10100, 10200, 10200,],  # Prices for business hours on Tuesday
    [10600, 10700, 10100, 10000, 9800, 8400, 7500, 9000,],  # Prices for business hours on Wednesday
    [9100, 9600, 10200, 10200, 10200, 10300, 10100, 10400,],  # Prices for business hours on Thursday
    [10500, 10600, 13200, 10800, 10500, 10200, 9900, 9800,],  # Prices for business hours on Friday

    """
    E.g., normalize_prices([[1, 2], [3, 4]]) is [[100, 200], [300, 400]]
    E.g., normalize_prices([[200, 20], [30, 400]]) is [[100, 10], [15, 200]]

    :param prices: list of list of prices
    :return: normalised list of list of prices where the first price is 100
    and the other prices are scaled accordingly
    :rtype: list
    """


import pandas as pd

PRICES_PER_HOUR_PER_DAY_SAMPLE = [
    [11300, 12000, 12100, 12100, 11800, 11100, 10300, 9400,],  # Prices for business hours on Monday
    [10100, 10300, 10200, 10300, 10200, 10100, 10200, 10200,],  # Prices for business hours on Tuesday
    [10600, 10700, 10100, 10000, 9800, 8400, 7500, 9000,],  # Prices for business hours on Wednesday
    [9100, 9600, 10200, 10200, 10200, 10300, 10100, 10400,],  # Prices for business hours on Thursday
    [10500, 10600, 13200, 10800, 10500, 10200, 9900, 9800,],  # Prices for business hours on Friday
]

# Create the pandas DataFrame  
df = pd.DataFrame(PRICES_PER_HOUR_PER_DAY_SAMPLE) 
  
# print dataframe.  
print(df)

# Select first value 
a = df.iloc[0, 0]

# Find value used to normalize data
Scalar = a/100

print(a)
print(Scaler)

# Multiply all values in data by Scalar 
PRICES_PER_HOUR_PER_DAY_SAMPLE * Scalar

'''

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 24, in <module>
    print(Scaler)
NameError: name 'Scaler' is not defined

每小时每天价格样本=[
[11300、12000、12100、12100、11800、11100、10300、9400，]，#周一营业时间的价格
[10100、10300、10200、10300、10200、10100、10200、10200，]，#周二营业时间的价格
[10600、10700、10100、10000、9800、8400、7500、9000，]，#周三营业时间的价格
[9100、9600、10200、10200、10200、10300、10100、10400，]，#周四营业时间的价格
[10500、10600、13200、10800、10500、10200、9900、9800，]，#周五营业时间的价格
"""
例如，正常化价格（[[1,2]，[3,4]]）是[[100200]，[300400]]
例如，正常化价格（[[200,20]，[30400]]）是[[100,10]，[15200]]
：参数价格：价格列表
：return：第一个价格为100的标准化价目表
其他价格也相应调整
：rtype:list
"""
作为pd进口熊猫
价格每小时每天样本=[
[11300、12000、12100、12100、11800、11100、10300、9400，]，#周一营业时间的价格
[10100、10300、10200、10300、10200、10100、10200、10200，]，#周二营业时间的价格
[10600、10700、10100、10000、9800、8400、7500、9000，]，#周三营业时间的价格
[9100、9600、10200、10200、10200、10300、10100、10400，]，#周四营业时间的价格
[10500、10600、13200、10800、10500、10200、9900、9800，]，#周五营业时间的价格
]
#创建数据帧
df=pd.数据帧（每小时每天的价格样本）
#打印数据帧。
打印（df）
#选择第一个值
a=df.iloc[0,0]
#查找用于规范化数据的值
标量=a/100
印刷品（a）
打印（定标器）
#将数据中的所有值乘以标量
价格每小时每天样本*标量
'''
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第24行，在
打印（定标器）
NameError:未定义名称“Scaler”

嗯……您创建了一个名为

Scalar

的变量，但调用了

Scaler

…请注意，前者有两个a