缩放混合数据帧的训练和测试数据集中的不是所有数值列

是指在机器学习和数据分析任务中，数据集中包含不仅仅是数值类型的列，而且这些列的取值范围差异较大，需要进行数据预处理和特征工程来进行缩放和归一化处理。

数据集中的数值列可以分为连续型和离散型两种类型。连续型数值列是指取值范围连续且无限的列，例如年龄、收入等。离散型数值列是指取值范围有限且离散的列，例如教育程度、婚姻状况等。

在训练和测试数据集中，不是所有数值列都需要进行缩放处理。通常情况下，连续型数值列需要进行缩放处理，以保证不同特征之间的取值范围一致，避免某些特征对模型训练的影响过大。而离散型数值列通常不需要进行缩放处理，因为它们的取值范围已经是有限的，不会对模型训练产生较大的影响。

常用的缩放方法包括最小-最大缩放和标准化缩放。最小-最大缩放将数据缩放到一个固定的范围内，常见的范围是[0, 1]或[-1, 1]。标准化缩放将数据缩放到均值为0，标准差为1的分布中。选择使用哪种缩放方法取决于具体的数据分布和模型需求。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行数据预处理和特征工程。TMLP提供了丰富的数据处理和特征工程工具，可以方便地对数据集进行缩放处理和其他预处理操作。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习平台。

需要注意的是，以上答案仅供参考，具体的数据处理方法和腾讯云产品选择应根据实际需求和情况进行决策。