fit(): Method calculates the parameters μ and σ and saves them as internal objects.
解释：简单来说，就是求得训练集X的均值，方差，最大值，最小值,这些训练集X固有的属性。

transform(): Method using these calculated parameters apply the transformation to a particular dataset.
解释：在fit的基础上，进行标准化，降维，归一化等操作（看具体用的是哪个工具，如PCA，StandardScaler等）。

fit_transform(): joins the fit() and transform() method for transformation of dataset.
解释：fit_transform是fit和transform的组合，既包括了训练又包含了转换。
transform()和fit_transform()二者的功能都是对数据进行某种统一处理（比如标准化~N(0,1)，将数据缩放(映射)到某个固定区间，归一化，正则化等）

fit_transform(trainData)对部分数据先拟合fit，找到该part的整体指标，如均值、方差、最大值最小值等等（根据具体转换的目的），然后对该trainData进行转换transform，从而实现数据的标准化、归一化等等。

Note:

    必须先用fit_transform(trainData)，之后再transform(testData)
    如果直接transform(testData)，程序会报错
    如果fit_transfrom(trainData)后，使用fit_transform(testData)而不transform(testData)，虽然也能归一化，但是两个结果不是在同一个“标准”下的，具有明显差异。(一定要避免这种情况)

注意：StandardScaler().fit_transform(x，fit_params),fit_params决定标准化的标签数据，就是每个标准化的标杆数据，此参数不同，则每次标准化的过程则不同。

from sklearn import preprocessing
# 获取数据
cols = ['OverallQual','GrLivArea', 'GarageCars','TotalBsmtSF', 'FullBath', 'TotRmsAbvGrd', 'YearBuilt'] ##选取列
x = data_train[cols].values
y = data_train['SalePrice'].values  
x_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(x) ##进行归一化
y_scaled = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(y.reshape(-1,1))##先将y转换成一列，再进行归一

还有以下形式，和上面的标准化原理一致，都是先fit，再transform。

由ss决定标准化进程的独特性

# 先将数据标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
ss = StandardScaler() ##
#用测试集训练并标准化
ss.fit(missing_age_X_train)##首先fit
missing_age_X_train = ss.transform(missing_age_X_train) #进行transform
missing_age_X_test = ss.transform(missing_age_X_test)

标签数值化

1.当某列数据不是数值型数据时，将难以标准化，此时要将数据转化成数据型形式。

数据处理前数据显示：

经过标签化数据处理

from sklearn import preprocessing
f_names = ['CentralAir', 'Neighborhood'] ##需要处理的数据标签 
for x in f_names:
    label = preprocessing.LabelEncoder()
    data_train[x] = label.fit_transform(data_train[x]) ##数据标准化

处理之后变成：

2.当某列有对应的标签值时，即某个量对应相应确定的标签时，例如oldtown就对应1，sawyer就对应2，分类的str转换为序列类这时使用如下：

数据处理之前

利用转换:

title_mapping = {"Mr": 1, "Miss": 2, "Mrs": 3, "Master": 4, "Rare": 5}#将标签对应数值
train_df['Title'] = train_df['Title'].map(title_mapping)#处理数据
train_df['Title'] = train_df['Title'].fillna(0)##将其余标签填充为0值

处理过后：

3.多个数据标签需要分列采用one_hot形式时，处理之前

处理之后

train_test.loc[train_test["Age"].isnull() ,"age_nan"] = 1 ##将标签转换成1
train_test.loc[train_test["Age"].notnull() ,"age_nan"] = 0##将此标签成为0
train_test = pd.get_dummies(train_test,columns=['age_nan']) ##columns决定哪几行分列处理，prefix参数是每列前缀

one_hot 形式转变成功。