로버스트 스케일러 문의

Question

from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = ['Age','AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases',] for col in cols: scaler = RobustScaler() train[col] = scaler.fit_transform(train[col]) test[col] = scaler.fit_transform(test[col]) train ValueError: Expected a 2-dimensional container but got <class 'pandas.core.series.Series'> instead. Pass a DataFrame containing a single row (i.e. single sample) or a single column (i.e. single feature) instead. 로버스트 스케일러를 라벨인코딩처럼 for 문으로 사용안되는 것인가요? 에러가 발생하네요

퇴근후딴짓 · Answer

정말 열심히 공부하고 계시네요!! 응원합니다. 위 에러는 반복문 때문에 발생한 에러는 아니에요 3가지 문제가 있어요!   1 train에는 fit_transform, test에는 transform만 적용 필요 2 데이터프레임 형태로 입력되어야 합니다. (아래 에러는 그 에러 입니다.) scaler.fit_transform(train[[col]]) 또는 scaler.fit_transform(train[cols])   그리고 하나 더 !!! 라벨인코딩 -> 반복문 필요 스케일링 -> 반복문 필요 없음 / 한번에 여러 컬럼 스케일링 가능 반복문 없이 아래와 같이 사용하면 됩니다. scaler.fit_transform(train[cols])

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님께서 문의하신 RobustScaler 사용 시 발생하는 오류에 대해 설명드리겠습니다. RobustScaler 는 입력 데이터로 2차원 배열을 요구합니다. 하지만 현재 코드에서 train[col] 을 사용하면 해당 컬럼이 Pandas의 시리즈 형태(1차원 배열)로 전달되기 때문에 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해서는 컬럼을 데이터프레임 형식으로 전달해야 합니다. 즉, 대괄호 [] 를 추가하여 컬럼을 선택함으로써 2차원 배열로 변환할 수 있습니다. 다음과 같이 코드를 수정해 보세요: from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] for col in cols: scaler = RobustScaler() train[[col]] = scaler.fit_transform(train[[col]]) # 2차원 배열로 변환 test[[col]] = scaler.transform(test[[col]]) # 2차원 배열로 변환 위 코드에서는 train[[col]] 와 같이 대괄호 두 개를 사용하여 시리즈 대신 데이터프레임 형태로 입력을 전달합니다. 이렇게 하면 RobustScaler 가 정상적으로 작동할 것입니다. 관련하여 아래 링크에서 비슷한 상황 및 해결 방법에 대한 설명을 참고하실 수 있습니다: - 작업형2 모의문제1 에서는 스케일러가 2차원 배열 형식의 데이터를 요구하는 원리에 대해 다룹니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.