在没有警告的情况下缩放后替换整个熊猫数据帧

Question

我已经根据这个遮阳篷尝试过这个

x = df[feature_collums]
y = df[[label_column]][label_column]

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
x[:] =  scaler.fit_transform(x, y)
print('Scaled the data to the 0-1 interval')

但这给了我警告：

/tmp/ipykernel_560/2431060981.py:14: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

我很难将此代码转换为使用 .loc 属性。有人可以告诉我如何将此代码转换为使用.loc并摆脱警告吗？

谢谢大家！

Answer 1

好的，我发现你可以用这个:

data_scaled = pd.DataFrame(scaled_features, index=df.index, columns=df.columns)

基本上只是创建一个具有相同索引和列的新数据帧，这就摆脱了警告。