Python 使用不包括特定列的StandardScaler（）规范化数据帧

所以我有一个数据帧，我通过合并有标签的训练和测试无标签的数据帧形成。为了取消附加测试数据帧，我保留了一列，如果该行属于训练或测试，则该列具有标识符。 现在我必须规范化所有列中的所有值，除了这一列Sl号。但是我没有找到任何方法来传递这一列。 这就是我所做的

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

data_norm = data_x_filled.copy() #Has training + test data frames combined to form single data frame
normalizer = StandardScaler()
data_array = normalizer.fit_transform(data_norm)
data_norm = pd.DataFrame(data_array,columns = data_norm.columns).set_index(data_norm.index)

我只想排除用于规范化的列Sl编号，但希望在规范化后保留该列。

尝试此操作可能会奏效，使用numpy作为np:

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这起作用了：。我用你的解决方案替换了我的解决方案，因为我实际上是在删除列，然后在所有的处理过程之后将其添加回来。这是更短更优雅的。@Shivendra很高兴能帮助您：。

data_norm = data_x_filled.copy() #Has training + test data frames combined to form single data frame
normalizer = StandardScaler()
data_array = normalizer.fit_transform(data_norm.ix[:,data_norm.columns!='SI No'])
data_norm = pd.DataFrame(np.column_stack((data_norm['SI No'].values,data_array)),columns = data_norm.columns).set_index(data_norm.index)