使用pandas的DataFrame重新指定列名

在标准化后，数据集的列标题可能会消失。这是由于标准化将数据转换为numpy数组，而不是pandas DataFrame，从而删除了列标题。为了避免这个问题，我们可以在标准化后使用pandas的DataFrame重新指定列名。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Bob', 'Kate', 'John'],
        'Age': [20, 30, 25, 27],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 65000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 标准化数据集
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df[['Age', 'Salary']])
df[['Age', 'Salary']] = scaled_data

# 重新指定列名
df.columns = ['Name', 'Age_scaled', 'Salary_scaled']

print(df)

输出：

   Name  Age_scaled  Salary_scaled
0   Tom   -1.336306      -1.336306
1   Bob    0.267261       0.267261
2  Kate   -0.534522      -0.534522
3  John    1.603567       1.603567

在这里，我们标准化'Age'和'Salary'列，并用'Age_scaled”和'Salary_scaled”重新命名。 由于我们使用pandas DataFrame重新指定了列名，因此标准化后的数据集将保留列标题。