import pandas as pd import numpy as np import time data = pd.read_excel(r"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx") data.head() """ 数据标准化：Z标准化 """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data['Hole'] = scaler.fit_transform(data[['Hole']]) data['Span (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Span (m)']]) data['Bridge length (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Bridge length (m)']]) # 需要进行哑变量编码的列名列表 columns_to_encode = ["Pier type","Foundation type","Bearing type","Plane linear"] # 对指定列进行哑变量编码 data["Pier type"] = pd.get_dummies(df, "Pier type"=columns_to_encode)

在你的代码中，对于指定的列进行了Z标准化处理，这是一种常见的数据标准化方法，用于将不同特征的数值转化为具有相同尺度的标准正态分布。接下来，你想对指定的列进行哑变量编码。

在进行哑变量编码之前，你需要使用`pd.get_dummies()`函数对指定的列进行编码。然而，在你的代码中，有一处使用了错误的语法。下面是修正后的代码：

# 对指定列进行哑变量编码
data_encoded = pd.get_dummies(data, columns=columns_to_encode)

在上述代码中，`columns_to_encode`是一个包含需要进行哑变量编码的列名的列表。`pd.get_dummies()`函数可以对指定的列进行哑变量编码，并返回编码后的数据集`data_encoded`。

需要注意的是，在使用`pd.get_dummies()`函数时，需要将原始数据集`data`作为第一个参数传递，并使用`columns`参数指定需要进行编码的列。编码后的结果会覆盖原始数据集中指定的列，并添加新的列来表示哑变量。

你可以根据实际情况修改和扩展上述代码，以适应你的数据和需求。