Centrare și scalare cu StandardScaler()

Am încărcat același set de date numit data. Scopul tău acum este să centrezi și să scalezi datele folosind StandardScaler din biblioteca sklearn.

Bibliotecile pandas, numpy, seaborn și matplotlib.pyplot au fost importate ca pd, np, sns și, respectiv, plt. Am importat și StandardScaler.

Explorează setul de date în consolă dacă dorești.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inițializează o instanță StandardScaler ca scaler și antreneaz-o pe data.
Transformă data prin scalare și centrare cu ajutorul scaler.
Creează un DataFrame pandas din data_normalized, adăugând indexul și numele coloanelor din data.
Afișează statisticile rezumative pentru a verifica că media este zero și deviația standard este unu, și rotunjește rezultatele la 2 zecimale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____))

Editează și rulează codul