Вот статья в блоге, в которой представлены различные методы масштабирования выбранных функций в DataFrame pandas с использованием Python:

Масштабирование функций в DataFrame pandas — это обычный этап предварительной обработки в задачах анализа данных и машинного обучения. Это позволяет нам нормализовать данные и привести все признаки к одинаковому масштабу, что крайне важно для многих алгоритмов. В этой статье мы рассмотрим различные методы масштабирования выбранных функций в DataFrame pandas с использованием Python, попутно предоставляя примеры кода.

Метод 1: стандартный масштабатор
Стандартный масштабатор — широко используемый метод масштабирования объектов. Он масштабирует данные, чтобы иметь нулевое среднее значение и единичную дисперсию.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def scale_selected_features(df, features):
    scaler = StandardScaler()
    df_scaled = df.copy()
    df_scaled[features] = scaler.fit_transform(df[features])
    return df_scaled

Метод 2: масштабирование Min-Max
Счетчик Min-Max масштабирует данные до фиксированного диапазона, обычно от 0 до 1.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
def scale_selected_features(df, features):
    scaler = MinMaxScaler()
    df_scaled = df.copy()
    df_scaled[features] = scaler.fit_transform(df[features])
    return df_scaled

Метод 3: надежный масштабатор
Надежный масштабатор – это метод, который масштабирует данные и надежно обрабатывает выбросы.

from sklearn.preprocessing import RobustScaler
def scale_selected_features(df, features):
    scaler = RobustScaler()
    df_scaled = df.copy()
    df_scaled[features] = scaler.fit_transform(df[features])
    return df_scaled

Метод 4: Max Abs Scaler
Max Abs Scaler масштабирует данные до абсолютного максимального значения каждого признака.

from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler
def scale_selected_features(df, features):
    scaler = MaxAbsScaler()
    df_scaled = df.copy()
    df_scaled[features] = scaler.fit_transform(df[features])
    return df_scaled

Метод 5: пользовательское масштабирование
Если у вас есть особые требования к масштабированию, вы также можете реализовать пользовательские функции масштабирования с помощью pandas.

def custom_scale(df, features, scale_func):
    df_scaled = df.copy()
    df_scaled[features] = scale_func(df[features])
    return df_scaled
# Example usage with a custom scaling function
def custom_scaler(x):
    # Implement your custom scaling logic here
    scaled_values = ...  # Apply your scaling logic to x
    return scaled_values
df_scaled = custom_scale(df, features, custom_scaler)

В этой статье мы рассмотрели несколько методов масштабирования выбранных функций в DataFrame pandas с использованием Python. Мы рассмотрели популярные методы, такие как стандартный скейлер, мин-макс скейлер, надежный скейлер и скейлер Max Abs, а также возможность реализации пользовательских функций масштабирования. Применяя эти методы масштабирования, вы можете эффективно предварительно обработать данные и подготовить их для дальнейшего анализа или задач машинного обучения.

Помните, выбор метода масштабирования зависит от характера ваших данных и требований вашей конкретной задачи. Экспериментирование и понимание ваших данных — ключ к принятию обоснованных решений о масштабировании функций.

Используя эти методы, вы можете быть уверены, что ваши данные правильно масштабированы и готовы к анализу или моделированию, что приводит к более точным и надежным результатам.