均值归一化如何排除id列

Terence888

1. #对非dummy特征进行batchnormalization
   
2. import sklearn.preprocessing as preprocessing
   
3. scaler = preprocessing.StandardScaler()
   
4. 
   
5. non_dummy_features = full_dataset.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.drop('Id') # 识别非dummy特征，排除id列
   
6. full_dataset[non_dummy_features] = scaler.fit_transform(full_dataset[non_dummy_features])# 对非dummy特征进行标准化
   
7. 
   
8. full_dataset

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结果

1. 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
   
2. 0        -1.731687        0.067355        -0.216437        0.649580        -0.507503        1.047231        0.897702        -0.783214        1.210473        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
   
3. 1        -1.730501        -0.873272        -0.069108        -0.061424        2.187374        0.155606        -0.394865        0.270789        -0.784638        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
   
4. 2        -1.729314        0.067355        0.142276        0.649580        -0.507503        0.981185        0.849829        -0.617065        1.238507        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
   
5. 3        -1.728128        0.302511        -0.075514        0.649580        -0.507503        -1.858805        -0.682102        -0.510627        0.981526        -0.101232        ...        True        False        False        True        True        False        False        False        False        False
   
6. 4        -1.726941        0.067355        0.527891        1.360583        -0.507503        0.948161        0.754083        -0.032951        1.675376        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
   
7. ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...
   
8. 1454        1.726049        2.418921        -1.050955        -1.483430        1.289082        -0.042533        -0.682102        -1.587994        0.490925        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
   
9. 1455        1.727235        2.418921        -1.056336        -1.483430        -0.507503        -0.042533        -0.682102        -1.587994        0.490925        -0.101232        ...        True        False        False        True        True        False        False        False        False        False
   
10. 1456        1.728422        -0.873272        1.263252        -0.772427        1.289082        -0.372764        0.562592        0.172139        -0.784638        -0.101232        ...        True        False        False        True        True        False        False        False        False        False
    
11. 1457        1.729608        0.655246        0.038633        -0.772427        -0.507503        0.683976        0.371101        -0.487262        -0.784638        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
    
12. 1458        1.730795        0.067355        -0.065649        0.649580        -0.507503        0.716999        0.466846        -0.419764        1.560903        -0.101232        ...        True        False        False        True        False        False        False        False        True        False
    
13. 2917 rows × 155 columns

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上述代码如何修改，才能让id列不被归一化，其他数值型特征实行归一化

FishC

要排除 `Id` 列并只对数值型特征实施归一化，可以先将 `Id` 列分离出来，然后对其他数值型特征进行归一化。下面是修改后的代码：

1. import pandas as pd
   
2. import sklearn.preprocessing as preprocessing
   
3. 
   
4. # 假设 full_dataset 是你的完整数据集
   
5. # 分离出 Id 列
   
6. id_column = full_dataset['Id']
   
7. 
   
8. # 选择数值型特征，并排除 Id 列
   
9. non_dummy_features = full_dataset.select_dtypes(include=[np.number]).drop(columns='Id')
   
10. 
    
11. # 实例化标准化器
    
12. scaler = preprocessing.StandardScaler()
    
13. 
    
14. # 对数值特征进行标准化
    
15. scaled_features = scaler.fit_transform(non_dummy_features)
    
16. 
    
17. # 将标准化后的特征再组合成 DataFrame
    
18. scaled_df = pd.DataFrame(scaled_features, columns=non_dummy_features.columns)
    
19. 
    
20. # 将 Id 列加回去
    
21. scaled_df['Id'] = id_column
    
22. 
    
23. # 如果需要可以重新调整列顺序
    
24. scaled_df = scaled_df[['Id'] + non_dummy_features.columns.to_list()]
    
25. 
    
26. scaled_df.head()

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这样就确保 `Id` 列不被归一化，其他数值型特征都被进行了标准化。

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。

Terence888

FishC 发表于 2024-10-26 12:43
要排除 `Id` 列并只对数值型特征实施归一化，可以先将 `Id` 列分离出来，然后对其他数值型特征进行归一化。 ...

1. #对非dummy特征进行batchnormalization
   
2. import sklearn.preprocessing as preprocessing
   
3. scaler = preprocessing.StandardScaler()
   
4. 
   
5. id_column = full_dataset['Id'] #先排除id列
   
6. non_dummy_features = full_dataset.drop(columns='Id').select_dtypes(include=['int64', 'float64']) # 识别非dummy特征
   
7. full_dataset[non_dummy_features] = scaler.fit_transform(full_dataset[non_dummy_features])# 对非dummy特征进行标准化
   
8. full_dataset['Id'] = id_column #把id列加回dataframe中
   
9. full_dataset[['Id'] + non_dummy_features.columns.to_list()]

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报错如下

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. ValueError                                Traceback (most recent call last)
   
3. /tmp/ipykernel_30/3989952025.py in ?()
   
4.       3 scaler = preprocessing.StandardScaler()
   
5.       4
   
6.       5 id_column = full_dataset['Id'] #先排除id列
   
7.       6 non_dummy_features = full_dataset.drop(columns='Id').select_dtypes(include=['int64', 'float64']) # 识别非dummy特征
   
8. ----> 7 full_dataset[non_dummy_features] = scaler.fit_transform(full_dataset[non_dummy_features])# 对非dummy特征进行标准化
   
9.       8 full_dataset['Id'] = id_column #把id列加回dataframe中
   
10.       9 full_dataset[['Id'] + non_dummy_features.columns.to_list()]
    
11. 
    
12. /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py in ?(self, key)
    
13.    4085             return self._getitem_slice(key)
    
14.    4086
    
15.    4087         # Do we have a (boolean) DataFrame?
    
16.    4088         if isinstance(key, DataFrame):
    
17. -> 4089             return self.where(key)
    
18.    4090
    
19.    4091         # Do we have a (boolean) 1d indexer?
    
20.    4092         if com.is_bool_indexer(key):
    
21. 
    
22. /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py in ?(self, cond, other, inplace, axis, level)
    
23.   10980                         stacklevel=2,
    
24.   10981                     )
    
25.   10982
    
26.   10983         other = common.apply_if_callable(other, self)
    
27. > 10984         return self._where(cond, other, inplace, axis, level)
    
28. 
    
29. /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/generic.py in ?(self, cond, other, inplace, axis, level, warn)
    
30.   10669                     raise ValueError(msg.format(dtype=cond.dtype))
    
31.   10670             else:
    
32.   10671                 for _dt in cond.dtypes:
    
33.   10672                     if not is_bool_dtype(_dt):
    
34. > 10673                         raise ValueError(msg.format(dtype=_dt))
    
35.   10674                 if cond._mgr.any_extension_types:
    
36.   10675                     # GH51574: avoid object ndarray conversion later on
    
37.   10676                     cond = cond._constructor(
    
38. 
    
39. ValueError: Boolean array expected for the condition, not int64

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FishC

Terence888 发表于 2024-10-26 12:57
#对非dummy特征进行batchnormalization
import sklea ...

您在对数据进行标准化时出现了一个错误。原因是 `fit_transform` 函数被错误地应用到了整个数据集，其中包括 `Id` 列。以下是修正后的代码：

1. import pandas as pd
   
2. import sklearn.preprocessing as preprocessing
   
3. 
   
4. # 假设 full_dataset 是你的完整数据集
   
5. # 分离出 Id 列
   
6. id_column = full_dataset['Id']
   
7. 
   
8. # 选择非dummy特征（数值型特征），排除 Id 列
   
9. non_dummy_features = full_dataset.drop(columns='Id').select_dtypes(include='number')
   
10. 
    
11. # 实例化标准化器
    
12. scaler = preprocessing.StandardScaler()
    
13. 
    
14. # 对非dummy特征进行标准化
    
15. scaled_features = scaler.fit_transform(non_dummy_features)
    
16. 
    
17. # 将标准化后的特征转换为 DataFrame
    
18. scaled_df = pd.DataFrame(scaled_features, columns=non_dummy_features.columns)
    
19. 
    
20. # 将 Id 列加回去
    
21. scaled_df['Id'] = id_column
    
22. 
    
23. # 如果需要可以重新调整列顺序
    
24. scaled_df = scaled_df[['Id'] + non_dummy_features.columns.to_list()]
    
25. 
    
26. scaled_df.head()

复制代码

这样就能确保 `Id` 列未被归一化，而其他数值型特征都被成功标准化。

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。