我有一个数据集，如：
value_last_1 value_last_2 value_last_3 value_last_4
53.40 91.29 106.56 34.71
131.92 81.53 70.57 31.82
0.00 0.00 21.27 12.55
使用sklearn.preprocessing.StandardScaler. 但是，如果我想按行标准化，如何在不转置数据集的情况下做到这一点？
是的，你可以用熊猫mean和std
df.sub(df.mean(1), axis=0).div(df.std(1), axis=0)
Out[841]:
value_last_1 value_last_2 value_last_3 value_last_4
0 -0.545272 0.596815 1.057086 -1.108629
1 1.283973 0.062308 -0.203409 -1.142872
2 -0.813624 -0.813624 1.233186 0.394061
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