StandardScaler()로 중심화 및 스케일링하기
동일한 데이터셋 data가 로드되어 있어요. 이제 목표는 sklearn 라이브러리의 StandardScaler를 사용해 데이터를 중심화(center)하고 스케일링(scale)하는 것입니다.
라이브러리 pandas, numpy, seaborn, matplotlib.pyplot은 각각 pd, np, sns, plt로 불러와 두었습니다. 또한 StandardScaler도 가져왔어요.
콘솔에서 데이터셋을 자유롭게 탐색해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
StandardScaler인스턴스를scaler로 초기화하고data에 대해 fit 하세요.scaler로data를 중심화하고 스케일링하여 변환하세요.data_normalized에서data의 인덱스와 열 이름을 사용해 pandas DataFrame을 만드세요.- 요약 통계를 출력해 평균이 0이고 표준편차가 1인지 확인하고, 결과를 소수점 둘째 자리까지 반올림하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize a scaler
scaler = ____()
# Fit the scaler
____.____(data)
# Scale and center the data
data_normalized = ____.____(data)
# Create a pandas DataFrame
data_normalized = pd.DataFrame(____, index=data.index, columns=data.columns)
# Print summary statistics
print(data_normalized.____().round(____))