.apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std() + 10 ** -10), axis=0)
时间: 2023-10-08 18:06:00 浏览: 73
这行代码是对 Pandas DataFrame 进行标准化处理的代码。具体来说,它使用了 apply 方法对 DataFrame 的每一列进行操作,将每个值减去该列的均值,然后除以该列的标准差加上一个极小值(10的负十次方),最终得到的结果是每列的值都服从均值为0,标准差为1的标准正态分布。
标准化处理的目的是将不同尺度和单位的数据转换为同一尺度下的数据,使得数据更加可比较和可解释。这在数据分析和机器学习中很常见,例如在 PCA、聚类、回归等算法中,数据的标准化处理会对结果产生重要影响。
相关问题
dataset=dataset.apply(lambda x : (x-x.mean())/x.std())
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。
all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))
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。