Escalar partes de un conjunto de datos
En vídeos anteriores, has usado QuantileTransformer sobre el conjunto de datos completo. En este ejercicio, practicarás cómo escalar solo partes de un conjunto de datos. El motivo es que los conjuntos de acciones incluyen variables categóricas codificadas numéricamente (day_of_week, day, month) que se escalarían de forma incorrecta si aplicas QuantileTransformer a todo el conjunto.
El transformador se ha importado desde sklearn junto con el conjunto de datos de acciones de apple con las características adicionales.
Este ejercicio forma parte del curso
Detección de anomalías en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea una lista que contenga los cinco nombres de columnas numéricas de
apple. - Inicializa un
QuantileTransformerque transforme las variables a una distribución normal. - Escala y guarda simultáneamente las cinco columnas en
to_scale.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a list of columns
to_scale = [____]
# Initialize a QuantileTransformer
qt = ____
# Scale and store simultaneously
apple.loc[____] = ____