danfo.StandardScaler
Standardize features by removing the mean and scaling to unit variance.
class danfo.StandScaler [source]
danfo.js provides the StandardScaler class for the standardization of DataFrame and Series. The standard score of a sample x is calculated as:
z = (x - u) / s
where u is the mean of the training samples or zero if with_mean=False, and s is the standard deviation of the training samples or one if with_std=False.
The API is similar to sklearn's StandardScaler, and provides a fit and transform method.

Examples

Standardize Series Object

Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let scaler = new dfd.StandardScaler()
4
5
let sf = new dfd.Series([100,1000,2000, 3000])
6
sf.print()
7
8
scaler.fit(sf)
9
10
let sf_enc = scaler.transform(sf)
11
sf_enc.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤══════════════════════╗
2
║ │ 0 ║
3
╟───┼──────────────────────╢
4
║ 0 │ 100 ║
5
╟───┼──────────────────────╢
6
║ 1 │ 1000 ║
7
╟───┼──────────────────────╢
8
║ 2 │ 2000 ║
9
╟───┼──────────────────────╢
10
║ 3 │ 3000 ║
11
╚═══╧══════════════════════╝
12
13
╔═══╤══════════════════════╗
14
║ │ 0 ║
15
╟───┼──────────────────────╢
16
║ 0 │ -1.1375757455825806 ║
17
╟───┼──────────────────────╢
18
║ 1 │ -0.4191068708896637 ║
19
╟───┼──────────────────────╢
20
║ 2 │ 0.37919193506240845 ║
21
╟───┼──────────────────────╢
22
║ 3 │ 1.1774907112121582 ║
23
╚═══╧══════════════════════╝
Copied!

Standardize DataFrame Object

Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
let scaler = new dfd.StandardScaler()
3
4
let data = [[100,1000,2000, 3000] ,
5
[20, 30, 89, 12],
6
[1, 1, 1, 0]]
7
8
let df = new dfd.DataFrame(data)
9
df.print()
10
11
scaler.fit(df)
12
13
let df_enc = scaler.transform(df)
14
df_enc.print()
15
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ 0 │ 1 │ 2 │ 3 ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ 100 │ 1000 │ 2000 │ 3000 ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ 20 │ 30 │ 20 │ 10 ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ 1 │ 1 │ 1 │ 0 ║
9
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
10
11
12
Shape: (3,4)
13
14
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
15
║ │ 0 │ 1 │ 2 │ 3 ║
16
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
17
║ 0 │ -0.4185734987... │ 0.48862975835... │ 1.49663341045... │ 2.50463700294... ║
18
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
19
║ 1 │ -0.4992137849... │ -0.4891337454319 │ -0.4992137849... │ -0.5092938542... ║
20
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
21
║ 2 │ -0.5183658599... │ -0.5183658599... │ -0.5183658599... │ -0.5193738341... ║
22
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
See also MinMaxScaler
Last modified 1mo ago