我想将minmax scaler应用于dataframe df中的列X2和X3，并为每个月添加列X2_Scale和X3_Scale。from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
df[cols
浏览 55提问于2021-05-23得票数 1
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我希望将我的DataFrame按特定的列分组，然后应用sklearn预处理MinMaxScaler并存储scaler对象。我现在的出发点是：from sklearn import preprocessing
groups = df.groupby('ID')
scr = preprocessing.MinMaxScaler()
scr.fit(group)
浏览 4提问于2017-03-13得票数 10
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我正在尝试做以下事情scaler = MinMaxScaler()
因此，每个df_chunk都应该是一个缩放的数据帧如果我绘制缩放的数据点，那么适当缩放的数据框看起来就像是一系列均匀分布在</
浏览 2提问于2018-09-05得票数 0
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如何在Python3中使用库从csv规范化数据挖掘MinMax这是我的数据示例 RT NK NB SU SK P TNI IK IB TARGET382 1937 4029 289 39 122 1164 107311 公式MinMax为 = (data-min)/(max-min)*0.8+0.1 我得到了代码，但归一化数据不是每列min column NK) * 0.8 + 0.1 像这样，请帮帮我 这是我的代码，但我不明白 from skl
浏览 17提问于2019-03-08得票数 0
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以下是我到目前为止所做的工作： # import librariesimport pandas as pdimport jsonand_Deaths_by_ZIP_Code.csv') 然后我重命名需要匹配Geojson文件的列： cases.rename(columns = {'ZIP Code':'ZIP'}, inplace = True) 因为数据是按周列出的BuPu', fill_opacity=0.
浏览 10提问于2020-07-10得票数 1
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在pandas数据框中，我想按一列( ID )分组，然后删除每个ID的最后两行。 我知道这段代码将为每个ID保留最后两行，但我希望删除最后两行，并保留其余行。
浏览 45提问于2021-04-06得票数 0
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from sklearn import preprocessing(以下是数据的csv文件)min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
test_scaled = min_max_scaler.fit_transform有人能指点我在缩放重标过程中犯的错误吗？
浏览 4提问于2021-01-24得票数 2
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我有一个很大的文本数据集，并且我正在使用MinMaxScaler来转换一个特征。代码运行良好，但需要超过3分钟，我想减少这个过程的消耗时间。df = cleanData('data.csv')scaler.fit(pd.DataFrame(df.loc
浏览 11提问于2021-02-09得票数 1
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我正在使用Pandas创建一个数据框架，最初从逗号分隔的文件中读取值。CSV文件包含与员工相关的数据集。csv文件中的数据使用MinMaxScaler在0-1的范围内标准化.规范化步骤工作得很好，print语句打印出属性的规范化结果。但是，当我试图在新的CSV文件中针对每个属性保存这些结果(规范化值)时，它会创建一个新的文件"Employees_modified“，其值与作为MinMaxScaler
浏览 0提问于2018-11-22得票数 0
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这是我的数据框df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'] ,11/11/2001', '08/30/2015', '07/3/1999','03/03/2000
浏览 0提问于2016-11-18得票数 9
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我有一个包含许多列的数据框架。我想将MinMaxScaler在from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler中应用到数据帧中。但是，在此之前，我将两个数据格式合并为一个，并添加了一个列“type”来区分。所以'type‘列有两个值'train’和'test‘。scalar = Mi
浏览 9提问于2021-07-24得票数 0
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我有一个熊猫数据框df，如下所示：A 1B 5B 4我想按第一列进行分组，并将第二列作为行中的列表B [5,5,4]有没有可能用pandas
浏览 173提问于2014-03-06得票数 413
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我有一个数据框，如下所示： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date':[2019-08-06,2019-08-08,2019-08-01,2019-10-12], 'Name':['A','A','B','C'], 'grade':[100,90,69,80]}) 我想按Datetime中的月份和年份对数据<
浏览 12提问于2020-08-19得票数 0
嗨，我在我的数据框中有一个列表列，并希望按列表中的值分组。下面是一段代码和预期输出 import pandas as pd
df=pd.DataFrame([ { "id" : "1", "fix": ["fix1", "fix2"] }, { "id" :
浏览 13提问于2020-04-17得票数 0
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数组内部列表
、、、
我正在尝试使用sklearn函数：MinMaxScaler，但是我得到了一个错误，因为我似乎设置了一个带有序列的数组元素。print(scaled_values)“序列”是一个不同的时间序列，我试图在0,1和MinMaxScaler之间的时间序列和以前在熊猫中是不同的时间序列。我不明白的事实是，如果一列中只有一个feature或变量，代码就可以正常运行，但在
浏览 4提问于2017-05-19得票数 1
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我有一个数据框，我在其中保存了所有相关的属性，另一个数据框中有一些属性，我想根据这些属性对第一个df进行分组。我知道如果你把一个序列(一列)作为参数，你可以按数据框分组，如果你把一个数据框作为参数，你就会得到一个错误。ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
浏览 13提问于2021-11-05得票数 1
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我有如下数据：'sales' : [10,20,30,40,100,10,30,50,60,100]
df.head
浏览 3提问于2019-10-30得票数 0
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我试图理解在我的数据中应用正规化器或应用MinMaxScaler或两者的效果。我已经阅读了SKlearn中的文档，并看到了一些使用示例。我知道MinMaxScaler很重要(对扩展特性很重要)，但是规范器呢？
我一直不清楚在我的数据中使用Normamlizer的实际结果。MinMaxScaler是按列应用的，正规化器是按行进行的.这意味着什么？我是应该使用规范化器，还是只使用MinMaxScale，
浏览 10提问于2021-06-11得票数 1
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我有一个数据结构，设置如下：`"key":"XYZ-123" "labels":[ "label267890","fields":{ "la
浏览 2提问于2018-02-27得票数 0
Pandas DataFrame包含名为"date"的列，该列包含非唯一的datetime值。我可以使用以下命令对此帧中的线条进行分组：但是，这将按datetime值拆分数据。我想按“日期”列中存储的年份对这些数据进行分组。展示了如何在将时间戳用作索引的情况下按年分组，但在我的例子中并非
浏览 1提问于2012-07-09得票数 94
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