我在尝试使用StandardScaler缩放我的输入时，出现了以下错误：

值错误：操作数无法与形状（114,9）（8,）（114,9）一起广播

首先，我按照以下方式从测试数据集中移除了患者数据，

test = patient.iloc[2092:,0:9].values

然后我按照以下方式缩放了测试数据，

from sklearn.preprocessing import StandardScalersc=StandardScaler()patient[['Age','Weight','Glucose_t-3','Glucose_t-2','Glucose_t-1','Carb_t-1','Insulin_t- 1','Glucose_t-4']] = sc.fit_transform(patient[['Age','Weight','Glucose_t-3','Glucose_t-2','Glucose_t- 1','Carb_t-1','Insulin_t-1','Glucose_t-4']])data = patient.iloc[:,0:9]

之后，我尝试使用以下代码转换测试数据

test_data = sc.transform(test)

上述代码行出现了错误。当我打印两个数组test和data的形状时，显示如下，

print(test.shape)print(data.shape)(114, 9) ------ test形状(2206, 9) ----- data形状

列是相同的，只是记录数量不同。我做错了什么？

回答：

这是因为您对8列而不是9列进行了拟合转换。您缺少了一个列名。

1. ‘Age’,
2. ‘Weight’,
3. ‘Glucose_t-3’,
4. ‘Glucose_t-2’,
5. ‘Glucose_t- 1’,
6. ‘Carb_t-1’,
7. ‘Insulin_t-1’,
8. ‘Glucose_t-4’