我想使用MinMaxScaler对Pandas数据框中的某些(但不是全部)列进行缩放。 我该怎么做?
我想使用MinMaxScaler对Pandas数据框中的某些(但不是全部)列进行缩放。 我该怎么做?
演示:
In [90]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=list('abcde'), columns=list('xyz'))
In [91]: df
Out[91]:
x y z
a -0.325882 -0.299432 -0.182373
b -0.833546 -0.472082 1.158938
c -0.328513 -0.664035 0.789414
d -0.031630 -1.040802 -1.553518
e 0.813328 0.076450 0.022122
In [92]: from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
In [93]: mms = MinMaxScaler()
In [94]: df[['x','z']] = mms.fit_transform(df[['x','z']])
In [95]: df
Out[95]:
x y z
a 0.308259 -0.299432 0.505500
b 0.000000 -0.472082 1.000000
c 0.306662 -0.664035 0.863768
d 0.486932 -1.040802 0.000000
e 1.000000 0.076450 0.580891
您可以使用sklearn.preprocessing.minmax_scale
来实现相同的结果:
from sklearn.preprocessing import minmax_scale
df[['x','z']] = minmax_scale(df[['x','z']])
自从sklearn >= 0.20版本,您可以使用Column Transformer来完成此操作
standard_transformer = Pipeline(steps=[
('standard', StandardScaler())])
minmax_transformer = Pipeline(steps=[
('minmax', MinMaxScaler())])
preprocessor = ColumnTransformer(
remainder='passthrough', #passthough features not listed
transformers=[
('std', standard_transformer , ['z']),
('mm', minmax_transformer , ['x','y'])
])
minmax_scale
可以直接处理单个DataFrame 列,而MinMaxScaler
似乎需要多列。如果您只想对x
进行缩放,可以使用df['x'] = minmax_scale(df['x'])
。如果您要缩放的值不是浮点数,则使用df['x'] = minmax_scale(df['x'].astype(np.float64))
,以避免dtype转换警告。 - Julian Drago