[已解决]如何使用StandardScaler()对dataframe非dummy特征进行批量batchnorm

Terence888

data 的描述信息

full_dataset.describe()

        Id        MSSubClass        LotArea        OverallQual        OverallCond        YearBuilt        YearRemodAdd        1stFlrSF        2ndFlrSF        LowQualFinSF        ...        Electrical_SBrkr        PavedDrive_N        PavedDrive_P        PavedDrive_Y        SaleCondition_Abnorml        SaleCondition_AdjLand        SaleCondition_Alloca        SaleCondition_Family        SaleCondition_Normal        SaleCondition_Partial
0        1        60        8450        7        5        2003        2003        856        854        0        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
1        2        20        9600        6        8        1976        1976        1262        0        0        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
2        3        60        11250        7        5        2001        2002        920        866        0        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
3        4        70        9550        7        5        1915        1970        961        756        0        ...        True        False        False        True        True        False        False        False        False        False
4        5        60        14260        8        5        2000        2000        1145        1053        0        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
5 rows × 155 columns

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FishC

2024-10-24 23:26:53

要对DataFrame中的非dummy特征进行批量标准化，可以使用`StandardScaler`。以下是一个简单的步骤来实现这一点：

1. **识别非dummy特征**：首先需要识别哪些特征是非dummy特征。通常，非dummy特征是数值型特征。

2. **使用`StandardScaler`进行标准化**：对这些特征应用`StandardScaler`。

以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设 full_dataset 是你的 DataFrame
# 识别非dummy特征
non_dummy_features = full_dataset.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns

# 初始化StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# 对非dummy特征进行标准化
full_dataset[non_dummy_features] = scaler.fit_transform(full_dataset[non_dummy_features])

# 查看标准化后的数据
print(full_dataset.head())

在这个例子中，我们首先通过`select_dtypes`方法选择所有数值型特征，然后使用`StandardScaler`对这些特征进行标准化。这样可以确保数据的均值为0，方差为1。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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FishC

要对DataFrame中的非dummy特征进行批量标准化，可以使用`StandardScaler`。以下是一个简单的步骤来实现这一点：

1. **识别非dummy特征**：首先需要识别哪些特征是非dummy特征。通常，非dummy特征是数值型特征。

2. **使用`StandardScaler`进行标准化**：对这些特征应用`StandardScaler`。

以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd

# 假设 full_dataset 是你的 DataFrame
# 识别非dummy特征
non_dummy_features = full_dataset.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns

# 初始化StandardScaler
scaler = StandardScaler()

# 对非dummy特征进行标准化
full_dataset[non_dummy_features] = scaler.fit_transform(full_dataset[non_dummy_features])

# 查看标准化后的数据
print(full_dataset.head())

在这个例子中，我们首先通过`select_dtypes`方法选择所有数值型特征，然后使用`StandardScaler`对这些特征进行标准化。这样可以确保数据的均值为0，方差为1。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。