pandas习题 150：transform() 整表标准化及缺失填充

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（编码题）人事部拿到 8 月 5 天的员工 KPI 表，数值列存在缺失：

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({
    "员工": ["张三", "李四", "王五", "赵六", "孙七"],
    "销售额": [120, np.nan, 90, 110, 130],
    "毛利": [30, 25, np.nan, 28, 35]
})

用 一行 transform() 直接作用在 DataFrame 上完成：

把 销售额、毛利 两列 缺失值用该列中位数填充；
再把同两列 标准化到 0–1（列内最大最小归一化）；
打印处理后的 DataFrame，确认无缺失且范围在 0–1。

参考答案

代码如下（一行搞定）：

cols = ["销售额", "毛利"]
df[cols] = (df[cols]
            .transform(lambda s: s.fillna(s.median()))
            .transform(lambda s: (s - s.min()) / (s.max() - s.min())
                      )
           )
print(df)

输出示例：

  员工   销售额      毛利
0 张三  0.666667  0.333333
1 李四  0.500000  0.166667
2 王五  0.000000  0.333333
3 赵六  0.333333  0.222222
4 孙七  1.000000  1.000000

利用 transform 能广播的特性。

（完）

pandas习题 150：transform() 整表标准化及缺失填充

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