SyntaxError同时尝试在Pandas上执行RobustScaler
提问于 2019-02-06 19:46:56
我正在和House Prices Kaggle dataset合作。我试图只在数据集中的RobustScaler数值特征 (LotFrontage、LotArea等)上使用sklearn中的。首先，通过调用select_dtypes(exclude=['object']将数据与数据的数值相匹配。一旦转换器适合这些值，我就调用transform函数，试图通过设置转换器等于对象排除属性来转换那些与数据匹配的值。一旦我尝试这样做，就会收到以下错误消息：
SyntaxError:不能分配给函数调用
数据已经摆脱了null值。所起作用的是，当我将转换结果设置为某个变量时，我将结果作为一个numpy.ndarray返回。
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
transformer = RobustScaler().fit(df_train.select_dtypes(exclude=['object']))
df_train.select_dtypes(exclude=['object']) = transformer.transform(df_train.select_dtypes(exclude=['object'])) # This doesn't work
test = transformer.transform(df_train.select_dtypes(exclude=['object'])) # This DOES work, but not in the format I need我只想让转换后的属性返回到相应位置的原始pandas data frame中。如果不能直接转换原始数据格式结果，是否可以实现一些解决方案？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-02-08 06:32:07
我设法让它开始工作了。不知道这个解决方案是怎样的，但它让我回到了轨道上：
df_train[list(df_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)] = RobustScaler().fit_transform(df_train[list(df_train.select_dtypes(exclude=['object']).columns)])页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54566013
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