Pandas Operationen auf ausgewählten Spalten

Ich möchte bestimmte Spalten in meinem Pandas Datenrahmen zu standardisieren.Pandas Operationen auf ausgewählten Spalten

dfTest = pd.DataFrame({ 
      'A':[14.00,90.20,90.95,96.27,91.21], 
      'B':[103.02,107.26,110.35,114.23,114.68], 
      'C':['big','small','big','small','small'] 
     })

Dies funktioniert nicht, da nur ein einzelner Index festgelegt werden kann. Falls nur eine einzige Spalte wie ‚A‘ ausgewählt sklearn mehrere deprecation Warnungen

scaler = StandardScaler() 
dfTest['A_scaled', 'B_scaled'] = scaler.fit_transform(dfTest[['A', 'B']]) 
dfTest

Wie kann ich so etwas erreichen aussendet?

Quelle

2016-09-19 Georg Heiler

Leider meinen Sie 'dfTest [[ 'A_scaled', 'B_scaled']] = scaler.fit_transform (dfTest [['A', 'B']]) '? – EdChum

oder vielleicht im allgemeinen Fall 'dfTest [['A', 'B']]. Apply (scaler.fit_transform)' – EdChum

In der Tat, was ich wirklich möchte, dass die Spalte 'A' durch die neu erstellte skalierte Spalte ersetzt wird. –

Sie könnten die skalierten Spalten auf den ursprünglichen DF verketten, wie gezeigt:

scaler = StandardScaler() 
scaled_data = pd.DataFrame(data=scaler.fit_transform(dfTest[['A', 'B']]), 
          columns=['A_scaled', 'B_scaled']) 

pd.concat([dfTest, scaled_data], axis=1)

Quelle

2016-09-19 08:03:12

Pandas Operationen auf ausgewählten Spalten

Antwort

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