【机器学习】数据预处理之fit_transform

fit_transform()训练数据使用

transform()测试数据使用

参考：https://blog.csdn.net/yyhhlancelot/article/details/85097656

fit_transform()训练数据使用返回值有三项：归一化后的值，均值，方差。

如何给原数据中的一项重新赋值呢？

直接df['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df['Age'])的话会报错：因为把三项赋给一项了。

目前只想到了这样的方法：

df['Age_scaled'] = [x[0] for x in scaler.fit_transform(df['Age'])]

2020/09/22更新：

处理测试数据的时候报错：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

本来还以为是测试数据读取有问题，后来才发现是版本问题，应该reshape。

那么为什么训练数据没报错呢？因为get_dummies忘了指定列名，得到了三列重复的‘Age’，哈哈。

正确的应该是：

df['Age_scaled'] = scaler.fit_transform(df['Age'].values.reshape(-1, 1))

print(type(df['Age']))：<class 'pandas.core.series.Series'>

print(type(df['Age'].values))：<class 'numpy.ndarray'>