在 Python 上应用 sklearn StandardScaler 时出错答案

【问题标题】：Getting an error when applying sklearn StandardScaler on Python在 Python 上应用 sklearn StandardScaler 时出错
【发布时间】：2022-02-20 06:40:29
【问题描述】：

我正在使用具有分类和数字列的 DataFrame。我正在尝试缩放数字列，因为数字非常极端。我尝试使用下面的代码，但它不断出现错误。我只指出了要应用的数字列。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

numerical = df.iloc[:, 6:24]
scaler = StandardScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df[numerical])

错误是 ValueError：条件需要的布尔数组，而不是 float64

我不明白是什么原因造成的。我已尝试更新我正在使用的 pandas 版本，但没有修复它。

【问题讨论】：

定义numerical 的行实际上将返回DataFrame。所以检查type(numerical)。如果你运行scaled_df = scaler.fit_transform(numerical)，它可能会起作用。
另外，如果您不想硬编码数字列的位置，您可以使用df.select_dtypes(include=[np.number])（如果您使用别名np 导入了numpy）。

标签： python pandas

【解决方案1】：

numerical 已经是一个数据帧（df 的子集），所以 df[numerical] 在这里没有意义：

scaled_df = scaler.fit_transform(numerical)

如果你只尝试：

>>> df[numerical]
...
ValueError: Boolean array expected for the condition, not float64

【讨论】：