如何将 sklearn 缩放器应用于 pandas 数据框的所有行。该问题与pandas dataframe columns scaling with sklearn 有关。如何将 sklearn 缩放器应用于行的所有值？
注意：我知道对于特征缩放，在列中具有特征并按列缩放特征是正常的，就像在引用的其他问题中一样。但是，我想使用 sklearn 缩放器来预处理数据以进行可视化，在我的情况下，按行缩放是合理的。
【问题讨论】：
标签： python python-3.x dataframe scikit-learn
Sklearn 同时适用于 panda 数据帧和 numpy 数组，当数据帧不支持时，numpy 数组允许进行一些基本的矩阵转换。
您可以将数据框转换为 numpy 数组 vectors = df.values。然后转置数组，按列缩放转置后的数组，将其转回
scaled_rows = scaler.fit_transform(vectors.T).T
并将其转换为数据框scaled_df = pd.DataFrame(data = scaled_rows, columns = df.columns)
【讨论】：
df = pd.DataFrame(columns = dfTest.columns, data = scaler.fit_transform(dfTest.values.T).T)，对吧？如果您更新答案，我会接受。