标准缩放器（standardscaler）报告缺失特征，即使该列存在。
创始人
2024-12-11 14:32:13
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出现此问题的原因可能是数据集中存在缺失值未处理。可以使用pandas库中的fillna()将缺失值用特定值或方法填充，然后再把数据集放入标准缩放器中。以下是使用中位数填充缺失值的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 填充缺失值为中位数
data = data.fillna(data.median())

# 标准缩放
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

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下一篇：标准统计和百分位数是否应该给出不同的结果？

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