对DataFrame执行StandardScaler时出现'NoneType' object is not callable错误

可能的原因及对应解决方法 #

• 变量名冲突
  检查代码中是否存在将StandardScaler或fit_transform误赋值为None的情况，比如写过StandardScaler = None这类错误语句，这会导致调用时报NoneType不可调用的异常。如果有，删除这类错误赋值，重新导入StandardScaler即可。

• DataFrame列数据类型异常
  即便没有空值，若列的类型不是数值型（比如object类型），也会引发该错误。执行training_x.dtypes查看每列类型，若存在非数值类型，将其转换为数值型：

  training_x = training_x.astype(float)
  

• scikit-learn版本兼容问题
  过旧的scikit-learn版本可能存在参数适配bug，升级到稳定版本：

  pip install --upgrade scikit-learn
  

额外代码修正 #

你后续的transform调用存在参数冗余，StandardScaler.transform仅需传入待转换的数据集，多余的dt参数需要移除：

test_x = s_c.transform(testing_x)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3588569