Python 如何使用Dataframe应用函数来规范化数据

我试图用我已经得到的平均值和标准值来规范化新数据

t = np.array([[1,2,3],
     [4,5,6],
     [7,8,9]])

tt = np.array([[1,1,1],
     [100,100,100]])

a = pd.DataFrame(t, columns=['a','b','c'])
b = pd.DataFrame(tt, columns=['a', 'b', 'c'], index=['mean', 'std'])

def standardize(x, y):
    return (x - y.loc['mean']) / y.loc['std']

我想得到标准化的数据帧，每个值都是通过“b”数据帧的平均值和每个列上的std以及apply函数来计算的

例如a[0][a']=（a[0][a']-b['mean']['a']）/b['std'][a]

任何更好的方法都可以。谢谢

(a-b.loc['mean'])/b.loc['std']

如果将

b

定义为

b=b.T

，则

(a-b['mean'])/b['std']

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你已经有了。用标准化（a，b）代替标准化（a，b）

(a-b['mean'])/b['std']