は、私は、次のパンダデータフレームを有する各値

Question

に式を適用パンダデータフレームにわたってループrow_j] - すべての列のすべての値に対して（））/ column_i.std（）

column_i.mean、これらの値と元のデータフレームを置き換えます。

は、これまでのところ私は

for index, row in evec_pandas.iterrows(): 
    new_row = None 
    evec_pandas.loc[index,'PC1'] = (row['PC1'] - evec_pandas['PC1'].mean())/evec_pandas['PC1'].std() 

print evec_pandas 

が出ているが、結果は

   PC1  PC2  PC3  PC4  PC5  PC6  PC7 
ind                   
NA06984 0.343471 -0.0594 -0.0148 -0.0569 -0.1128 -0.0276 -0.0217 
NA06986 -0.330077 -0.0659 -0.0426 0.0654 0.0473 0.0603 -0.0454 
NA06989 -0.003975 -0.0551 -0.0457 0.0971 -0.0051 -0..0035 
NA06994 0.008607 -0.0599 -0.0239 0.0930 0.0765 0.0321 0.0392 
NA07000 0.003659 -0.0362 0.0006 -0.0639 -0.0197 -0.0132 0.0631 
NA07037 -0.058300 -0.0600 -0.0252 -0.0381 -0.0091 0.0005 0.0235 
NA07048 -0.028319 -0.0653 -0.0234 -0.0417 0.0233 0.1034 0.0180 
NA07051 0.046818 -0.0591 -0.0117 -0.0791 -0.0387 0.0102 -0.0840 
NA07056 -0.043817 -0.0389 0.0113 -0.0754 0.0226 -0.0304 -0.0490 
NA07347 -0.071195 -0.0441 -0.0588 0.1099 -0.0414 0.0505 0.0295 
NA07357 0.019495 -0.0360 -0.0268 -0.0621 -0.0737 -0.0090 0.0379 

最初の値が正しい（0.343471）をしているが、PC1の列の値の残りの部分はありません残りの列には変更がありません。私が使用している場合：

0.343471311655 
-0.673732188246 
0.530304607555 
0.987008219756 
1.09080449526 
-0.694491443346 
-0.611454422946 
1.46447108706 
-0.466139637246 
-1.94004674935 
-0.0301952801455 

だから私は、これらの値とPC1を代用する必要があります。

for index, row in evec_pandas.iterrows(): 
    new_row = None 
    new_row = (row['PC1'] - evec_pandas['PC1'].mean())/evec_pandas['PC1'].std() 
    print new_row 

ことがなく、独立したオブジェクトとしてではなく、データフレームの中に、あるべきように私は、PC1列を取得します、各列に対して同じ操作を行います。私は何かのように考えていた

for index, column in evec_pandas.iteritems(): 
    for index, row in evec_pandas.iterrows(): 
     new_row = None 
     evec_pandas.loc[index,column] = (row[column] - evec_pandas[column].mean())/evec_pandas[column].std() 

しかし、私はそれがこのように動作しないことを理解しています。何か案は？

所望の出力は次のようになります。

   PC1  PC2   PC3  PC4  PC5  PC6   PC7 
NA06984 0.34347131 -0.5760881 0.439607045 -0.6710009 -1.8594019 -1.0130591 -0.50633142 
NA06986 -0.67373219 -1.1365003 -0.929352573 0.9013689 1.0906816 1.0794999 -1.02745500 
NA06989 0.53030461 -0.2053539 -1.082006343 1.3089251 0.1251327 -0.6488253 0.04777466 
NA06994 0.98700822 -0.6191967 -0.008505635 1.2562128 1.6287356 0.4081670 0.83275827 
NA07000 1.09080450 1.4241525 1.197951582 -0.7609975 -0.1438943 -0.6702508 1.35827952 
NA07037 -0.69449144 -0.6278185 -0.072521733 -0.4292956 0.0514267 -0.3441068 0.48754139 
NA07048 -0.61145442 -1.0847700 0.016115941 -0.4755796 0.6484455 2.1055441 0.36660554 
NA07051 1.46447109 -0.5502229 0.592260816 -0.9564188 -0.4939979 -0.1131873 -1.87620479 
NA07056 -0.46613964 1.1913658 1.724853306 -0.9088491 0.6355469 -1.0797163 -1.10661301 
NA07347 -1.94004675 0.7430361 -1.727091631 1.4734904 -0.5437494 0.8461998 0.61947141 
NA07357 -0.03019528 1.4413959 -0.151310775 -0.7378555 -1.1389255 -0.5702651 0.80417343 

Answer 1

あなたは次の操作を行うだけでできます。

In [19]: 
(df - df.mean())/df.std() 

Out[19]: 
       PC1  PC2  PC3  PC4  PC5  PC6  PC7 
ind                   
NA06984 0.343471 -0.576088 0.439607 -0.671001 -1.859402 -1.013059 -0.506331 
NA06986 -0.673732 -1.136500 -0.929353 0.901369 1.090682 1.079500 -1.027455 
NA06989 0.530305 -0.205354 -1.082006 1.308925 0.125133 -0.648825 0.047775 
NA06994 0.987008 -0.619197 -0.008506 1.256213 1.628736 0.408167 0.832758 
NA07000 1.090804 1.424152 1.197952 -0.760998 -0.143894 -0.670251 1.358280 
NA07037 -0.694491 -0.627818 -0.072522 -0.429296 0.051427 -0.344107 0.487541 
NA07048 -0.611454 -1.084770 0.016116 -0.475580 0.648445 2.105544 0.366606 
NA07051 1.464471 -0.550223 0.592261 -0.956419 -0.493998 -0.113187 -1.876205 
NA07056 -0.466140 1.191366 1.724853 -0.908849 0.635547 -1.079716 -1.106613 
NA07347 -1.940047 0.743036 -1.727092 1.473490 -0.543749 0.846200 0.619471 
NA07357 -0.030195 1.441396 -0.151311 -0.737856 -1.138926 -0.570265 0.804173 

行/列

を反復する必要がないので、これは全体のDFに動作します