这里的df_scaled通过( 当前值 - 均值 )/ 标准差得到得吗

是的，`StandardScaler` 类对 DataFrame 进行标准化处理时，会对每一列数据进行如下转换：

$$
x_{scaled} = \frac{x - \mu}{\sigma}
$$

其中，$x$ 是原始数据，$x_{scaled}$ 是标准化后的数据，$\mu$ 是该列数据的均值，$\sigma$ 是该列数据的标准差。因此，标准化后的数据的均值为 0，标准差为 1。

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( 当前值 - 均值 )/ 标准差pandas

是的，Pandas 也提供了类似的标准化功能。对于 DataFrame 中的每一列数据，可以使用 `mean()` 方法获取该列数据的均值，使用 `std()` 方法获取该列数据的标准差，然后使用 Pandas 的广播功能进行计算，得到标准化后的数据。具体操作如下：

# 假设 df 是一个 DataFrame 对象
df_scaled = (df - df.mean()) / df.std()  # 对 DataFrame 进行标准化处理

标准化后的数据的均值为 0，标准差为 1。需要注意的是，如果 DataFrame 中存在缺失值 NaN，计算时会自动忽略这些值。如果需要保留缺失值 NaN，可以使用 `fillna()` 方法将其替换为某个值，再进行标准化处理。

scaler = StandardScaler() df_scaled = scaler.fit_transform(df)

这段代码是对 dataframe 数据 df 进行标准化处理，首先创建了一个 StandardScaler 的实例 scaler ，然后使用 fit_transform() 方法对 df 进行标准化。标准化的过程就是将每个特征的数据按照均值为0、标准差为1的正态分布进行转换，这样做的目的是将数据的尺度统一，以便于后续的处理。标准化后的数据保存在 df_scaled 中。