Как нормализовать столбец информационного кадра, игнорируя в нем значения None?

Question

Я пытаюсь нормализовать столбец данных, который также содержит значения None, как мне сделать это с помощью лямбда-функции?

Я пытался использовать: df ['Log GDP per capita'] =df ['Log ВВП на душу населения']. apply (лямбда-х: ((xb) / (ab)))

, где my a - максимальное значение, а b - минимальное значение

    a = df['Log GDP per capita'].max()
    b = df['Log GDP per capita'].min()

    df['Log GDP per capita'] = df['Log GDP per capita'].apply(lambda x:((x-b)/(a-b)))

Я получаю эту ошибку: Ошибка типа: неподдерживаемые типы операндов для -: 'NoneType' и 'float'

Answer 1

Не нужно применять

df['Log GDP per capita'] = (df['Log GDP per capita']-b)/(a-b)

Также вы можете позвонить sklearn

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
caler = MinMaxScaler()
scaler.transform(df['Log GDP per capita'])