df_imput = data.drop(columns=['date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure']) transformer = self.scaler.fit(df_imput) scaled_input = transformer.transform(df_imput)
时间: 2023-12-13 20:03:07 浏览: 76
这段代码是对数据进行预处理的过程。首先,将数据中的'date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure'四列从数据中删除,得到一个新的DataFrame,命名为df_imput。接下来,使用self.scaler对df_imput中的数据进行归一化处理,得到一个新的数组,命名为scaled_input。归一化处理是一种常用的数据预处理方法,用于将不同尺度的数据统一到某一范围内,以便于后续的数据分析和建模。在这里,使用的是一个已经实例化好的self.scaler对象,该对象中包含了归一化所需的所有信息。
相关问题
df_imput = data.drop(columns=['date', 'humidity', 'wind_speed', 'meanpressure'])改成只输入date和meanpressure的代码
你可以这样修改代码:
```
df_imput = data[['date', 'meanpressure']]
```
这样就只会保留 `date` 和 `meanpressure` 两列,其他列都会被删除。
python现有语句a,b,c=imput().split(),如果想在控制台为a,b,c都赋值为“3”则在控制台应输入
如果想在控制台为 `a`、`b`、`c` 都赋值为 "3",则可以在控制台输入以下内容并按回车键:
```
3 3 3
```
这是因为 `input()` 函数会将控制台输入的字符串作为整个字符串处理,然后通过 `split()` 方法将其按空格分割成多个字符串,再将这些字符串分别赋值给 `a`、`b`、`c`。因此,输入 "3 3 3" 就会将三个变量都赋值为 "3"。
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