使用 StandardScaler() 规范化 pandas 数据帧，不包括特定列答案

【问题标题】：Normalising pandas data frame using StandardScaler() excluding a particular column使用 StandardScaler() 规范化 pandas 数据帧，不包括特定列
【发布时间】：2017-01-07 20:54:15
【问题描述】：

所以我有一个数据框，它是通过合并训练（标记）和测试（未标记）数据框形成的。为了取消附加测试数据框，如果该行属于训练或测试，我保留了一个具有标识符的列。现在我必须规范化所有列中的所有值，除了这一列“Sl No.”。但我没有找到任何方法来传递这一列。这就是我正在做的事情

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

data_norm = data_x_filled.copy() #Has training + test data frames combined to form single data frame
normalizer = StandardScaler()
data_array = normalizer.fit_transform(data_norm)
data_norm = pd.DataFrame(data_array,columns = data_norm.columns).set_index(data_norm.index)

我只想排除“Sl 号”列。进行归一化，但希望在归一化后保留。

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn normalization

【解决方案1】：

试试这个它可能会使用numpy作为np：

data_norm = data_x_filled.copy() #Has training + test data frames combined to form single data frame
normalizer = StandardScaler()
data_array = normalizer.fit_transform(data_norm.ix[:,data_norm.columns!='SI No'])
data_norm = pd.DataFrame(np.column_stack((data_norm['SI No'].values,data_array)),columns = data_norm.columns).set_index(data_norm.index)

【讨论】：

这行得通:)。我用您的解决方案替换了我的解决方案，因为我基本上是在删除列，并且在所有处理之后将其添加回来。这更短更优雅。
@Shivendra 很高兴可以帮助你:)。