用sklearn缩放的pandas数据框列

我有一个带有混合类型列的pandas数据框，我想将sklearn的min_max_scaler应用于某些列。理想情况下，我想就地进行这些转换，但还没有找到一种方法来进行。我编写了以下有效的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

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']})
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

def scaleColumns(df, cols_to_scale):
    for col in cols_to_scale:
        df[col] = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(pd.DataFrame(dfTest[col])),columns=[col])
    return df

dfTest

    A   B   C
0    14.00   103.02  big
1    90.20   107.26  small
2    90.95   110.35  big
3    96.27   114.23  small
4    91.21   114.68  small

scaled_df = scaleColumns(dfTest,['A','B'])
scaled_df

A   B   C
0    0.000000    0.000000    big
1    0.926219    0.363636    small
2    0.935335    0.628645    big
3    1.000000    0.961407    small
4    0.938495    1.000000    small

我很好奇这是否是进行此转换的首选/最有效的方法。有没有办法可以使用df.apply更好呢？

我也很惊讶我无法使用以下代码：

bad_output = min_max_scaler.fit_transform(dfTest['A'])

如果我将整个数据帧传递给缩放器，则它可以工作：

dfTest2 = dfTest.drop('C', axis = 1) good_output = min_max_scaler.fit_transform(dfTest2) good_output

我很困惑为什么将系列传递给定标器会失败。在上面的完整工作代码中，我希望只将一个系列传递给缩放器，然后将dataframe column =设置为缩放的序列。我已经看到这个问题在其他几个地方问过，但找不到一个好的答案。任何帮助了解这里发生的事情将不胜感激！

我不确定以前的版本是否pandas阻止了此操作，但现在以下代码段对我来说效果很好，并且无需使用就可以产生所需的内容apply

>>> import pandas as pd
>>> from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


>>> scaler = MinMaxScaler()

>>> 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']})

>>> dfTest[['A', 'B']] = scaler.fit_transform(dfTest[['A', 'B']])

>>> dfTest
          A         B      C
0  0.000000  0.000000    big
1  0.926219  0.363636  small
2  0.935335  0.628645    big
3  1.000000  0.961407  small
4  0.938495  1.000000  small

像这样？

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']
         })
dfTest[['A','B']] = dfTest[['A','B']].apply(
                           lambda x: MinMaxScaler().fit_transform(x))
dfTest

    A           B           C
0   0.000000    0.000000    big
1   0.926219    0.363636    small
2   0.935335    0.628645    big
3   1.000000    0.961407    small
4   0.938495    1.000000    small

正如pir的评论中提到的那样-该.apply(lambda el: scale.fit_transform(el))方法将产生以下警告：

DeprecationWarning：在0.17中弃用1d数组作为数据，它将在0.19中引发ValueError。如果数据具有单个功能，则使用X.reshape（-1，1）来重塑数据，如果包含单个样本，则使用X.reshape（1，-1）来重塑数据。

将您的列转换为numpy数组应该可以完成这项工作（我更喜欢StandardScaler）：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scale = StandardScaler()

dfTest[['A','B','C']] = scale.fit_transform(dfTest[['A','B','C']].as_matrix())

- 编辑 2018年11月（已针对熊猫0.23.4测试）-

作为罗布·默里提到的意见，大熊猫的电流（v0.23.4）版本.as_matrix()的回报FutureWarning。因此，应将其替换为.values：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()

scaler.fit_transform(dfTest[['A','B']].values)

- 编辑 2019年5月（已针对熊猫0.24.2测试）-

正如joelostblom在评论中提到的那样：“因此0.24.0，建议使用.to_numpy()代替.values。”

更新的示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
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']
             })
dfTest[['A', 'B']] = scaler.fit_transform(dfTest[['A','B']].to_numpy())
dfTest
      A         B      C
0 -1.995290 -1.571117    big
1  0.436356 -0.603995  small
2  0.460289  0.100818    big
3  0.630058  0.985826  small
4  0.468586  1.088469  small

df = pd.DataFrame(scale.fit_transform(df.values), columns=df.columns, index=df.index)

这应该在没有折旧警告的情况下起作用。

您只能使用以下方法进行操作 pandas：

In [235]:
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']})
df = dfTest[['A', 'B']]
df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
print df_norm
print pd.concat((df_norm, dfTest.C),1)

          A         B
0  0.000000  0.000000
1  0.926219  0.363636
2  0.935335  0.628645
3  1.000000  0.961407
4  0.938495  1.000000
          A         B      C
0  0.000000  0.000000    big
1  0.926219  0.363636  small
2  0.935335  0.628645    big
3  1.000000  0.961407  small
4  0.938495  1.000000  small

我知道这是一个很老的评论，但仍然：

不要使用单括号(dfTest['A'])，而应使用双括号(dfTest[['A']])。

即：min_max_scaler.fit_transform(dfTest[['A']])。

我相信这会取得理想的结果。