python - 拟合系列的一部分并改造整个系列

Question

我有一系列浮点值；长度 = 120 个值我试图根据系列的最后 60 个值对系列进行标准化，并转换整个系列。

Series = StandardScalar.fit(series[-84:]) # 这是我要计算平均值和标准差的系列部分。

并且，根据 series[-84:] 的均值和标准差对整个序列进行变换。

标签： pythonnormalization

Answer 1

首先适合[-84:]，然后适合fit_transform整个系列。这里的小例子：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd':6, 'e':0.1}
series = pd.Series(data=d)

df = pd.DataFrame({'val':series})
sc = StandardScaler()

# 1) Fit scaler for last x values in your case -84
norm = sc.fit(df[-3:]) # fit for last 3 values

# 2) Transform whole dataset
normalized = norm.transform(df)