我有一个带有混合类型列的 pandas 数据框，我想将 sklearn 的 min_max_scaler
应用于某些列。理想情况下，我想在适当的位置进行这些转换，但还没有找到一种方法来做到这一点。我编写了以下有效的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import preprocessing

scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

dfTest = pd.DataFrame({'A':[14.00,90.20,90.95,96.27,91.21],'B':[103.02,107.26,110.35,114.23,114.68], 'C':['big','small','big','small','small']})
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()

def scaleColumns(df, cols_to_scale):
    for col in cols_to_scale:
        df[col] = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(pd.DataFrame(dfTest[col])),columns=[col])
    return df

dfTest

    A   B   C
0    14.00   103.02  big
1    90.20   107.26  small
2    90.95   110.35  big
3    96.27   114.23  small
4    91.21   114.68  small

scaled_df = scaleColumns(dfTest,['A','B'])
scaled_df

A   B   C
0    0.000000    0.000000    big
1    0.926219    0.363636    small
2    0.935335    0.628645    big
3    1.000000    0.961407    small
4    0.938495    1.000000    small

我很好奇这是否是进行这种转换的首选/最有效的方法。有没有办法可以更好地使用 df.apply ？

我也很惊讶我无法让以下代码工作：

bad_output = min_max_scaler.fit_transform(dfTest['A'])

如果我将整个数据框传递给缩放器，它可以工作：

dfTest2 = dfTest.drop('C', axis = 1)
good_output = min_max_scaler.fit_transform(dfTest2)
good_output

我很困惑为什么将一系列传递给定标器失败。在我上面的完整工作代码中，我希望只将一个系列传递给缩放器，然后将数据框列 = 设置为缩放系列。