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python - 将 StandardScaler 应用于数据集的各个部分

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 22:05:26 25 4
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<分区>

我想使用 sklearnStandardScaler。是否可以将其应用于某些特征列而不是其他特征列?

例如,假设我的数据是:

data = pd.DataFrame({'Name' : [3, 4,6], 'Age' : [18, 92,98], 'Weight' : [68, 59,49]})

Age Name Weight
0 18 3 68
1 92 4 59
2 98 6 49


col_names = ['Name', 'Age', 'Weight']
features = data[col_names]

我拟合并转换数据

scaler = StandardScaler().fit(features.values)
features = scaler.transform(features.values)
scaled_features = pd.DataFrame(features, columns = col_names)

Name Age Weight
0 -1.069045 -1.411004 1.202703
1 -0.267261 0.623041 0.042954
2 1.336306 0.787964 -1.245657

当然,名称并不是真正的整数,而是字符串,我不想将它们标准化。如何仅在 AgeWeight 列上应用 fittransform 方法?

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