Puede que se de el caso de que halles algún problema con tu código o trabajo, recuerda probar siempre en un ambiente de testing antes aplicar el código al trabajo final.
Ejemplo 1: normalizar datos python pandas
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
x = df.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df = pd.DataFrame(x_scaled)
Ejemplo 2: función para escalar características en el marco de datos
# define a method to scale data, looping thru the columns, and passing a scalerdefscale_data(data, columns, scaler):for col in columns:
data[col]= scaler.fit_transform(data[col].values.reshape(-1,1))return data
Recuerda algo, que puedes permitirte decir si descubriste tu conflicto en el momento justo.
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