小编Bri*_*ice的帖子

这是我第一次使用 ColumnTransformer，我遇到了数组维度的问题。

这是我的数据框，名为“concat_data”：

          Date  Hour  Observation
0  01/09/2015      0           10
1  01/09/2015      1            9
2  01/09/2015      2            8
3  01/09/2015      3           10
4  01/09/2015      4           12

我试图使用以下代码仅在观察列上应用标准缩放器：

preprocessor = ColumnTransformer(
        transformers=[
            ('num', StandardScaler(), ['Observation'])],
        remainder="passthrough")

preprocessor.fit(concat_data, concat_data['Observation'])

我收到此错误消息：

ValueError：1D 数据传递到需要 2D 数据的转换器。尝试将列选择指定为一项的列表而不是标量。

我可以在没有 ColumnTransformer 的情况下完成此操作，但我的目标是了解 ColumnTransformer 的工作原理。例如，这段代码可以工作：

StandardScaler().fit(concat_data[['Observation']])

谢谢大家！

AWS Sagemaker的笔记本附带Scikit-Learn版本0.19.1

我想使用版本 0.20.2。为了避免每次在笔记本代码中更新它，我尝试使用生命周期配置。我用以下代码创建了一个：

#!/bin/bash
set -e
/home/ec2-user/anaconda3/bin/conda install scikit-learn -y

当我运行附加的笔记本实例并转到终端时，找到的 scikit-learn 版本conda list是正确的（0.20.2）。但是当我运行笔记本并导入sklearn时，版本仍然是0.19.2。

import sklearn
print(sklearn.__version__)

SageMaker 实例上是否有任何虚拟环境可供我安装该软件包？如何修复我的笔记本生命周期配置？

这是我的原始数据框：

Label 1 | Label 2 | Label 3 | Variable 1 | Variable 2
-------------------------------------------------------
Blabla1 |   Hop1  |  Hip1   |   0        |   1
Blabla2 |   Hop2  |  Hip2   |   1        |   0
Blabla3 |   Hop3  |  Hip3   |   1        |   1
Blabla4 |   Hop4  |  Hip4   |   0        |   0

我的目标是将变量1和变量2放入一行，如果它们中有1。对于以上示例，例外结果为：

Label 1 | Label 2 | Label 3 | Variable   
------------------------------------------
Blabla1 |   Hop1  |  Hip1   | Variable 2
Blabla2 |   Hop2  |  Hip2   | Variable 1 …