本文整理汇总了Python中sklearn.preprocessing.StandardScaler.get_feature_names方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python StandardScaler.get_feature_names方法的具体用法?Python StandardScaler.get_feature_names怎么用?Python StandardScaler.get_feature_names使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类sklearn.preprocessing.StandardScaler
的用法示例。
在下文中一共展示了StandardScaler.get_feature_names方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: scale_dataframe
# 需要导入模块: from sklearn.preprocessing import StandardScaler [as 别名]
# 或者: from sklearn.preprocessing.StandardScaler import get_feature_names [as 别名]
def scale_dataframe(train, test, cols, replace=True):
""" Takes train and test dataframes and a list of columns that need to be scaled.
Returns a 3-tuple comprising the scaled dataframes and the fitted scaler.
"""
scaler = StandardScaler()
scaledTrain = pd.DataFrame(data=scaler.fit_transform(train[cols]), columns=cols)
scaledTest = pd.DataFrame(data=scaler.transform(test[cols]), columns=cols)
scaledTrain.columns = scaler.get_feature_names()
scaledTest.columns = scaler.get_feature_names()
scaledTrain.index = train.index
scaledTest.index = test.index
if replace is True:
train = train.drop(cols, axis=1)
train = train.join(scaledTrain)
test = test.drop(cols, axis=1)
test = test.join(scaledTest)
return (train, test, scaler)