Python 使用sklearn规范化器规范化后保留标题

我正在尝试使用最小-最大规格化器对数据集进行规格化

from sklearn import preprocessing
x = df1.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df1 = pd.DataFrame(x_scaled)

因纽特

预期产量

PID | FNID |ID
---------------
0.1 | 0.15 | 0.2
0.11| 0.16 | 0.21

但我得到的结果是

0   | 1    | 2
----------------
0.1 | 0.15 | 0.2
0.11| 0.16 |0.21

我希望标题与原始数据集中的一样。我试过了

x = df1.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df11 = pd.DataFrame(x_scaled, columns = df1.columns)
df11.head()

取得了预期的效果

谢谢大家!

x = df1.values #returns a numpy array
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x)
df11 = pd.DataFrame(x_scaled, columns = df1.columns)
df11.head()