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acone2003
V2EX  ›  Python

怎样把 pandas 结构的数据用 sklearn 进行归一化?

  •  
  •   acone2003 · 2019-03-03 06:58:08 +08:00 · 3099 次点击
    这是一个创建于 2075 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    我用如下的语句:

    print( train_values )
    scaler_value = sklearn.preprocessing.StandardScaler()
    train_values = train_values.reshape( -1, 1 )
    train_values = scaler_value.fit_transform( train_values )
    print( train_values )

    在没归一化之前,第一个 print()的显示结果为:
    0 3.611735
    1 3.061345
    2 1.336066
    3 4.472938
    4 0.950000
    5 1.005221
    6 -1.695007
    7 -1.863722
    8 9.722779
    9 -1.898245
    10 -2.265924
    11 -2.251220
    12 -0.926588
    13 0.601857
    14 -2.401116
    15 2.804064
    16 0.063416
    17 -2.446691
    18 -2.990583
    19 -1.146860
    20 0.988730
    21 0.401565
    22 -0.364725
    23 4.671857
    24 1.135132
    25 -0.300000
    26 5.003030
    27 -1.209091
    28 3.397024
    29 2.683139

    59584 0.561141
    59585 0.425851
    59586 2.551711
    59587 0.770950
    59588 1.429819
    59589 -0.038630
    59590 -0.160140
    59591 -2.024138
    59592 0.987554
    59593 2.120701
    59594 2.076600
    59595 0.173934
    59596 0.547458
    59597 0.775269
    59598 0.871875
    59599 0.215169
    59600 0.069213
    59601 -0.184726
    59602 1.211879
    59603 -1.038636
    59604 1.261280
    59605 1.851639
    59606 0.537404
    59607 2.216779
    59608 -0.226362
    59609 4.037632
    59610 -2.224026
    59611 -10.302545
    59612 -1.040319
    59613 -3.158932
    Name: RealValues, Length: 59614, dtype: float64

    归一化之后,第二个 print()的显示结果为:
    [[ 0.67192266]
    [ 0.57905474]
    [ 0.28794649]
    ...
    [-1.67584932]
    [-0.1130236 ]
    [-0.47049954]]

    我应该怎样才能把归一化后的数据结构变回原来的样式?
    2 条回复    2019-03-03 10:27:22 +08:00
    zilaijuan
        1
    zilaijuan  
       2019-03-03 08:13:09 +08:00 via Android
    pd.Dataframe(归一化后[0,:])

    ??
    acone2003
        2
    acone2003  
    OP
       2019-03-03 10:27:22 +08:00
    谢谢 @zilaijuan,OK!

    scaler_value = sklearn.preprocessing.StandardScaler()
    train_values = train_values.reshape( -1, 1 )
    train_values = scaler_value.fit_transform( train_values )
    train_values = train_values.reshape( 1, -1 )
    train_values = pandas.DataFrame( train_values[0,:] )
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