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我在 pandas 中有一个 DataFrame 并且想要标准化所有值,除了一个我用作主键的值。有没有任何简单的方法可以通过这种方式或任何其他魔术来使用 apply() 函数?
最佳答案
这是您可以使用 sklearn standardscaler
执行的一种方法:
# sample data frame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,5),columns='A B C D E'.split())
# except B, take all columns
cols = df.columns.difference(['B'])
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
# normalise only selected columns
df[cols] = sc.fit_transform(df[cols])
print(df)
A B C D E
0 1.194423 -0.701723 0.970902 1.476101 -0.689705
1 0.724548 0.676402 -0.469411 -0.422186 0.699812
2 -0.265348 0.440215 -0.315499 0.793704 -0.102904
3 0.716021 -0.278853 -1.578935 0.301908 1.852059
4 0.678427 -0.455048 -1.809499 -0.444824 -2.030400
5 -0.648249 -0.356934 1.087229 -0.025742 -0.380731
6 0.266930 -2.490469 0.372445 -1.210393 0.034839
7 -2.549062 -0.131447 0.810261 1.617697 0.956586
8 0.007891 0.312460 0.994482 -1.525312 -0.589574
9 -0.125581 -0.935009 -0.061977 -0.560953 0.250017
您可以使用 sklearn preprocessing
中的任何缩放方法模块。
关于python - 对除 pandas 中的一列以外的所有列应用标准化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62997793/
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