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问标准化包含NaNs的列的子集
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Stack Overflow用户

提问于 2021-03-22 18:31:04

回答 1查看 47关注 0票数 2

我有一个包含50列的pandas df。df中的第一行是列名。我只想标准化第11列到第47列。我首先想删除所有50个变量中列值为NaN的所有行，然后使用StandardScaler用$ (x -\NaN{x})/sd$标准化第11到47列。我得到一个错误，我不知道为什么，请知道我不是一个伟大的程序员，并感谢任何详细的帮助。

df=df.dropna()

df.iloc：,11:47= StandardScaler(df.iloc：,11:47)

并得到错误：

FutureWarning: Pass copy= column1 column2 ...column46 column47

4001行x 36列作为关键字参数。从版本1.0 (重命名为0.25)开始，将这些参数作为位置参数传递将导致错误warnings.warn(f“将{args_msg}作为关键字参数传递。来自版本”

python

pandas

scaling

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-03-22 19:14:22

使用df.at访问DataFrame

df.at[: ,11:47]= StandardScaler(df.iloc[: ,11:47])

票数 0

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/66744291

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