dataset=dataset.apply(lambda x : (x-x.mean())/x.std())
时间: 2024-04-11 15:16:39 浏览: 6
这段代码是对 pandas DataFrame 或 Series 中的每一列进行标准化处理,使得每列数据的均值为0,标准差为1。
apply() 方法可以对 DataFrame 或 Series 中每一行或每一列进行操作。lambda 函数是一个匿名函数,用于对每个元素进行计算。在这里,我们使用 (x-x.mean())/x.std() 对每个元素进行标准化处理。
其中,x.mean() 和 x.std() 分别表示每列数据的均值和标准差。通过这样的标准化处理,可以使不同列之间的数据在数值上具有可比性,方便后续的分析和建模。
相关问题
X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) o = 100 p = 1000 q = 0.00042 r = 2.15 y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o) y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p) y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p) y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p) X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q) X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q) X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q) X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q) X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q) X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q) X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q) X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)这段代码未能将m值除以100,该怎么修改
在这段代码中,对 `y` 中的 `m` 进行了除以 `o` 的操作,但是没有对 `X` 中的 `m` 进行处理。要将 `X` 中的 `m` 除以 `o`,可以在代码中增加如下一行:
```
X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)
```
修改后的完整代码如下:
```
X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1)
y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1)
o = 100
p = 1000
q = 0.00042
r = 2.15
y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o)
y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p)
y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p)
y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p)
X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / o)
X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q)
X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q)
X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q)
X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q)
X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q)
X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q)
X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q)
X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)
```
X = dataset.drop(columns=['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) y = dataset.drop(columns=['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) o = 100 p = 1000 q = 0.00042 r = 2.15 y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o) y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p) y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p) y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p) X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q) X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q) X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q) X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q) X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q) X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q) X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q) X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)这段代码未能实现对应标题栏的值的变化,为什么,该怎么修改
这段代码未能实现对应标题栏的值的变化,是因为在处理 X 和 y 数据时,使用了错误的参数。应该使用 drop 函数的参数 axis=1,以便正确指定要删除的列。修改后的代码如下:
```
X = dataset.drop(['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1)
y = dataset.drop(['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1)
o = 100
p = 1000
q = 0.00042
r = 2.15
y['m'] = y['m'].apply(lambda x: x / o)
y['h0'] = y['h0'].apply(lambda x: x / p)
y['taus'] = y['taus'].apply(lambda x: x / p)
y['tau0'] = y['tau0'].apply(lambda x: x / p)
X['c'] = X['c'].apply(lambda x: x * q)
X['d'] = X['d'].apply(lambda x: x * q)
X['e'] = X['e'].apply(lambda x: x * q)
X['f'] = X['f'].apply(lambda x: x * q)
X['i'] = X['i'].apply(lambda x: x * q)
X['j'] = X['j'].apply(lambda x: x * q)
X['k'] = X['k'].apply(lambda x: x * q)
X['b'] = X['b'].apply(lambda x: x * r)
```
注意,drop 函数的 axis 参数应该设为 1,表示删除列,而不是设为默认值 0,表示删除行。