Python/sklearn - preprocessing.MinMaxScaler 1d廃止

Question

私はデータフレームの列を0と1の間の値になるようにスケールしたいと思っています。これはうまく動作しますが、私に混合メッセージを送信しているMinMaxScaler 。私がやっている：

DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

わかりましたので、apparentyl 1D配列を有するつもりノーノーすぐにも、それでは試してみましょうされています。このコードの

x = df['Activity'].values #returns a numpy array 
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x) 
df['Activity'] = pd.Series(x_scaled) 

メッセージNUMERO UNOのは警告です助言としてそれを再構築する：

x = df['Activity'].values.reshape(-1, 1) 

を今のコードでも実行されません：Exception: Data must be 1-dimensionalがスローされます。だから私は混乱している。すぐに廃止される予定ですが、データも1dでなければなりませんか？これを安全に行う方法は？ここで何が問題なの？

array([ 0.00568953, 0.00634314, 0.00718003, ..., 0.01976002, 
     0.00575024, 0.00183782]) 

と整形後：

​​

全体警告：

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/preprocessing/data.py:321: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 
    warnings.warn(DEPRECATION_MSG_1D, DeprecationWarning) 
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/sklearn/preprocessing/data.py:356: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. 
    warnings.warn(DEPRECATION_MSG_1D, DeprecationWarning) 

@sascha

xによって要求されるように

EDITは、このようになります210

私は再構築エラー：

--------------------------------------------------------------------------- 
Exception         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-132-df180aae2d1a> in <module>() 
     2 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 
     3 x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x) 
----> 4 telecom['Activity'] = pd.Series(x_scaled) 

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/series.py in __init__(self, data, index, dtype, name, copy, fastpath) 
    225    else: 
    226     data = _sanitize_array(data, index, dtype, copy, 
--> 227          raise_cast_failure=True) 
    228 
    229     data = SingleBlockManager(data, index, fastpath=True) 

/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pandas/core/series.py in _sanitize_array(data, index, dtype, copy, raise_cast_failure) 
    2918  elif subarr.ndim > 1: 
    2919   if isinstance(data, np.ndarray): 
-> 2920    raise Exception('Data must be 1-dimensional') 
    2921   else: 
    2922    subarr = _asarray_tuplesafe(data, dtype=dtype) 

Exception: Data must be 1-dimensional 

Answer 1

あなたは単にpd.Seriesをドロップすることができます。

import pandas as pd 
from sklearn import preprocessing 
df = pd.DataFrame({'Activity': [ 0.00568953, 0.00634314, 0.00718003, 
           0.01976002, 0.00575024, 0.00183782]}) 
x = df['Activity'].values.reshape(-1, 1) #returns a numpy array 
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 
x_scaled = min_max_scaler.fit_transform(x) 
df['Activity'] = x_scaled 

または明示的x_scaledの最初の列を取得することができます。

df['Activity'] = pd.Series(x_scaled[:, 0])