python - 如何在熊猫中缩放-1和1之间的数据

Question

嗨，大家好！有人可以帮我解决这个问题。bh_df 是我正在使用的数据集。正如您现在所看到的，数据介于大约。79和77。我需要在-1和1之间缩放。提前谢谢你！我想做 x_max-x_min 的事情（建议在这里https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.MinMaxScaler.html），但我的最小数据点是 0，所以我不这么认为会做任何有用的事情。

Answer 1

为此，您需要一个转换数据的函数，以便

x_new = (x - min_x)  / (max_x - min_x)

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使用熊猫

df = df.apply(lambda x:(x-min(x))/(max(x)-min(x)), axis = 0)

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使用sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler


scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
normalised_data = scaler.fit_transform(df)

作为旁注，如果应该将数据馈送到 ML 模型，您应该调用fit()训练集以及transform()过度测试和验证集。