all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))
时间: 2023-09-21 08:08:53 浏览: 80
这段代码的作用是对数据集中的数值特征进行标准化处理。它使用了lambda函数来实现对每个数值特征的处理:通过计算每个特征的均值和标准差,然后将每个特征的值减去均值并除以标准差,从而将其标准化。最后,将标准化后的值赋值给原始数据集中相应的特征列。这样做可以使得不同数值特征之间的尺度统一,有助于模型训练和预测的稳定性。
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numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std())) all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)解释每行代码含义
1. `numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index`: 这一行代码根据数据类型筛选出数值型特征的索引,将其存储在`numeric_features`变量中。其中,`all_features.dtypes`返回一个Series对象,其索引为特征名,值为该特征的数据类型;`all_features.dtypes != 'object'`返回一个布尔类型的Series对象,其中数值型特征的值为`True`,非数值型特征的值为`False`;最后,使用`.index`方法提取数值型特征的索引。
2. `all_features[numeric_features]`: 使用数值型特征的索引,从`all_features`中选取数值型特征的子集。
3. `all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))`: 对选取的数值型特征进行标准化处理,即将每个特征的值减去该特征的均值并除以该特征的标准差。这里使用了`apply`方法来对每个特征进行操作,其中`lambda x`表示对于每个特征`x`,执行括号内的操作。
4. `all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)`: 填充缺失值,这里使用0进行填充。对于选取的数值型特征,使用`fillna`方法将缺失值替换为0,并将结果存储回`all_features[numeric_features]`中。
解释一下:numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
这行代码的作用是从一个数据集中选择所有的数值型特征,其中数据集的所有特征按照数据类型进行分类,数值型特征的数据类型通常是整数或浮点数,因此使用`all_features.dtypes != 'object'`来判断是否为数值型特征,返回一个布尔类型的Series,然后使用`.index`方法提取为True的特征的索引,最终得到的是一个包含所有数值型特征的索引的列表。