scikit Learn的fit_transform是否也会转换原始数据框？

Question

我使用的是scikit learning的StandardScaler（），请注意，在应用transform（xtrain）或fit_transform（xtrain）之后，它也会更改xtrain数据框。这应该发生吗？如何避免StandardScaler更改数据框？（我尝试使用copy = False）

xtrain.describe()    #everything ok here
scalar = StandardScaler()
xtrain2 = scalar.fit_transform(xtrain)   

在此阶段，我希望xtrain不会改变，而xtrain2是xtrain的缩放版本。但是，当我在两个数据帧上运行describe（）时，我看到它们都是相同的并且都已缩放。这是为什么？

我这样做时会遇到相同的问题：

scalekey = scalar.fit(xtrain)
xtrain2 = scalekey.transform(xtrain)

Answer 1

您可以复制并传递此副本，以免修改您的 df：

xtrain2 = xtrain.copy()
scalar.fit_transform(xtrain2) 

文档指出默认参数是这样的，所以它不应该修改你的 df.StandardScalercopy=True