我有一组数据，每行代表一个基因，每列代表一个样本。

我想先对数据进行标准化，然后对其进行主成分分析（PCA）。我在网上搜索后发现，我们需要将数据框的转置传递给sklearn.preprocessing.StandardScaler()函数。

这是我现在的代码：

scale_df = sklearn.preprocessing.StandardScaler().fit_transform(df.iloc[:, 1:col].T)pca = sklearn.decomposition.PCA()pca_data = pca.fit_transform(scale_df.T)

这部分是我不确定的。首先，为什么我们需要将数据的转置传递给StandardScaler()？其次，在我们将数据的转置传递给它之后，我们得到的标准化数据框仍然是转置的，这会影响我们PCA的结果吗？在传递给PCA之前，我们应该将它转置回正常形式吗？

回答：

scikit-learn库遵循一个约定，即行代表观察单位（如人、产品、国家等），列代表不同的特征（如身高、体重、金钱等）。由于你的数据中每列是一个样本（我认为这是观察单位），你需要转置你的数据以适应这种约定。

你不需要将标准化后的数据再转置回来，因为StandardScaler和PCA（以及scikit-learn的大多数类）都遵循相同的约定（单位在行中）。