Python – 用Pandas逐列缩放数字

当你使用Pandas加载包含数字数据的数据集并准备将其用于机器学习算法时，一般需要对所有数字列进行缩放以确保它们在相同的比例下进行比较。

在这里，我们将使用Pandas和Scikit-learn库，通过最小-最大缩放法对一个数据集进行逐列缩放数字。

Step 1: 导入必要的库

在这个例子中，我们将需要Pandas和Scikit-learn库。在Python中，通过 import 命令引入这两个库：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

Step 2: 加载数据集

在这个例子中，我们将使用Sklearn的自带数据集鸢尾花（iris）数据集，以Pandas DataFrame格式加载数据集：

iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

我们可以使用 head() 函数查看前5条数据：

print(iris.head())

Step 3: 按列缩放数字

现在我们将对数据集中的每一列数字进行最小-最大缩放法缩放，使它们具有在 0 到 1 之间的比例。我们可以使用 preprocessing.MinMaxScaler 类来完成缩放。例如，我们可以使用以下代码对数据集中的第一列进行缩放：

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
iris.iloc[:, 0:1] = scaler.fit_transform(iris.iloc[:, 0:1])

这里，我们首先创建一个缩放器对象 scaler，然后对 iris 数据集的第一列进行缩放。使用 Pandas 的 iloc 函数可以选择数据集中的指定列。

我们可以将以上过程封装到一个循环结构中，以便对数据集中的每一列都进行缩放：

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

for i in range(0, 4):
    scaled_column = scaler.fit_transform(iris.iloc[:, i:i + 1])
    iris.iloc[:, i:i + 1] = scaled_column

这里，我们使用缩放器 scaler 对 iris 数据集的每一列进行缩放，然后将缩放后的列替换原来的列。

现在，我们可以使用 head() 函数查看数据集，并可以看到所有数字列的值都在 0 到 1 之间。

print(iris.head())

Step 4: 结论

现在，我们已经通过使用缩放器对数字列进行缩放，成功地将数据集缩放到相同比例下可用于机器学习算法。通常情况下，你可以只使用几行Python代码来完成这一操作。

请注意，在机器学习算法中，缩放数值是很重要的步骤，因为一些算法对数值范围敏感，缩放可以避免这种问题。