データセットの一部のみをスケーリングする
これまでの動画では、QuantileTransformer をデータセット全体に適用してきました。この演習では、データセットの一部だけをスケーリングする練習をします。理由は、株価データセットには数値でエンコードされたカテゴリ変数（day_of_week、day、month）が含まれており、データセット全体に QuantileTransformer を適用すると不適切にスケーリングされてしまうためです。
このトランスフォーマーは sklearn から、追加の特徴量付きの apple 株価データセットと一緒にインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Anomaly Detection in Python
演習の手順
appleの5つの数値列名を含むリストを作成します。- 特徴量を正規分布へ写像する
QuantileTransformerを初期化します。 to_scaleにある5列を同時にスケーリングして格納します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a list of columns
to_scale = [____]
# Initialize a QuantileTransformer
qt = ____
# Scale and store simultaneously
apple.loc[____] = ____