在特定列规范化 Pandas DataFrame

Posted 2023-03-12

【中文标题】在特定列规范化 Pandas DataFrame

【英文标题】：Normalize Pandas DataFrame at specific columns

【发布时间】：2019-03-15 19:18:55

【问题描述】：

我有一个具有以下结构的 Pandas DataFrame。

Feature 1  | Feature 2  | Feature 3
10         | 200        | True
30         | 233        | False
45         | 344        | True

知道如何仅对 feature 1 和 feature 2 进行规范化吗？不改变原始DataFrame的索引。

我已经尝试过以下代码，但它会将所有列标准化并将数据帧的索引更改为 0,1,2

x = df.values
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
dataset = pd.DataFrame(x_scaled)

【参考方案1】：

只需创建数据框的视图：

x = df[['Feature 1', 'Feature 2']]
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
dataset = pd.DataFrame(x_scaled)
dataset['Feature 3'] = df['Feature 3']

【讨论】：

它的工作，但我也必须在新数据集中包含“特征 3”（没有规范化）。

检查更新（注意您的示例数据没有索引，所以它应该可以工作）