在 pandas 列上应用 MinMaxScaler()答案

【问题标题】：Apply MinMaxScaler() on a pandas column在 pandas 列上应用 MinMaxScaler()
【发布时间】：2019-01-09 14:22:08
【问题描述】：

我正在尝试使用 sklearn MinMaxScaler 重新缩放 python 列，如下所示：

scaler = MinMaxScaler()
y = scaler.fit(df['total_amount'])

但出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/edamame/workspace/git/my-analysis/experiments/my_seq.py", line 54, in <module>
    y = scaler.fit(df['total_amount'])
  File "/Users/edamame/workspace/git/my-analysis/venv/lib/python3.4/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py", line 308, in fit
    return self.partial_fit(X, y)
  File "/Users/edamame/workspace/git/my-analysis/venv/lib/python3.4/site-packages/sklearn/preprocessing/data.py", line 334, in partial_fit
    estimator=self, dtype=FLOAT_DTYPES)
  File "/Users/edamame/workspace/git/my-analysis/venv/lib/python3.4/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 441, in check_array
    "if it contains a single sample.".format(array))
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[3.180000e+00 2.937450e+03 6.023850e+03 2.216292e+04 1.074589e+04
   :
 0.000000e+00 0.000000e+00 9.000000e+01 1.260000e+03].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

知道出了什么问题吗？

【问题讨论】：

.reshape(rows_num, -1) 或 .reshape(rows_num, 1) 以适应具有多行的数据框

标签： python-3.x pandas scikit-learn

【解决方案1】：

MinMaxScaler 的输入需要类似于数组，shape [n_samples, n_features]。因此，您可以将其作为 dataframe 而不是 series 应用于列（使用双方括号而不是单方括号）：

y = scaler.fit(df[['total_amount']])

虽然从你的描述来看，听起来你想要fit_transform 而不仅仅是fit（但我可能是错的）：

y = scaler.fit_transform(df[['total_amount']])

多一点解释：

如果您的数据框有 100 行，请考虑将列转换为数组时的形状差异：

>>> np.array(df[['total_amount']]).shape
(100, 1)

>>> np.array(df['total_amount']).shape
(100,)

第一个返回与[n_samples, n_features] 匹配的形状（根据 MinMaxScaler 的要求），而第二个不匹配。

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试以这种方式进行：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

x = df.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df = pd.DataFrame(x_scaled)

【讨论】：