danfo.StandardScaler
Standardize features by removing the mean and scaling to unit variance.
class danfo.StandScaler [source]
danfo.js provides the StandardScaler class for 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.
Node
Browser
Node
const dfd = require("danfojs-node")let scaler = new dfd.StandardScaler()let sf = new dfd.Series([100,1000,2000, 3000])sf.print()scaler.fit(sf)let sf_enc = scaler.transform(sf)sf_enc.print()
Browser
Output
Output
╔═══╤══════════════════════╗║ │ 0 ║╟───┼──────────────────────╢║ 0 │ 100 ║╟───┼──────────────────────╢║ 1 │ 1000 ║╟───┼──────────────────────╢║ 2 │ 2000 ║╟───┼──────────────────────╢║ 3 │ 3000 ║╚═══╧══════════════════════╝╔═══╤══════════════════════╗║ │ 0 ║╟───┼──────────────────────╢║ 0 │ -1.1375757455825806 ║╟───┼──────────────────────╢║ 1 │ -0.4191068708896637 ║╟───┼──────────────────────╢║ 2 │ 0.37919193506240845 ║╟───┼──────────────────────╢║ 3 │ 1.1774907112121582 ║╚═══╧══════════════════════╝
Node
Browser
Node
const dfd = require("danfojs-node")let scaler = new dfd.StandardScaler()let data = [[100,1000,2000, 3000] ,[20, 30, 89, 12],[1, 1, 1, 0]]let df = new dfd.DataFrame(data)df.print()scaler.fit(df)let df_enc = scaler.transform(df)df_enc.print()
Browser
Output
Output
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗║ │ 0 │ 1 │ 2 │ 3 ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 0 │ 100 │ 1000 │ 2000 │ 3000 ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 1 │ 20 │ 30 │ 20 │ 10 ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 2 │ 1 │ 1 │ 1 │ 0 ║╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝Shape: (3,4)╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗║ │ 0 │ 1 │ 2 │ 3 ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 0 │ -0.4185734987... │ 0.48862975835... │ 1.49663341045... │ 2.50463700294... ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 1 │ -0.4992137849... │ -0.4891337454319 │ -0.4992137849... │ -0.5092938542... ║╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢║ 2 │ -0.5183658599... │ -0.5183658599... │ -0.5183658599... │ -0.5193738341... ║╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
See also MinMaxScaler
Last updated 5 months ago