我有一個處理預處理資料的實驗室。我嘗試將 ColumnTransformer 與管道語法一起使用。我在下面有一些代碼。
preprocess = ColumnTransformer(
[('imp_mean', SimpleImputer(strategy='mean'), numerics_cols),
('imp_mode', SimpleImputer(strategy='most_frequent'), categorical_cols),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), categorical_cols),
#('stander', StandardScaler(), fewer_cols_train_X_df.columns)
])
在我運行此代碼并呼叫管道后，結果是。
['female', 1.0, 0.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['female', 1.0, 0.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['female', 1.0, 0.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
['female', 1.0, 0.0, 0.0],
['female', 1.0, 0.0, 0.0],
['male', 0.0, 1.0, 0.0],
您可以看到分類在結果中。我試著放下它，但它仍然在這里。所以我只想在這個結果中洗掉分類來運行 StandardScaler。我不明白為什么它不起作用。感謝您的閱讀。
uj5u.com熱心網友回復：
隨著ColumnTransformer你無法對不同的列順序資訊。此物件將執行為給定列定義的第一個操作，然后將其標記為已預處理。
因此，在您的示例中，分類列只會被估算，而不會被 One-hot 編碼。
要執行此操作（對列進行輸入和單熱編碼，您應該將這些預處理放在 a 上Pipeline以按順序執行它們。
下面的示例說明了如何對數值和分類特征進行不同的處理。
from sklearn.compose import ColumnTransformer, make_column_selector
from sklearn.pipeline import Pipeline
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
X = pd.DataFrame({'gender' : ['male', 'male', 'female'],
'A' : [1, 10 , 20],
'B' : [1, 150 , 20]})
categorical_preprocessing = Pipeline(
[
('imp_mode', SimpleImputer(strategy='most_frequent')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')),
])
numerical_preprocessing = Pipeline([
('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
('scaler', StandardScaler()),
])
preprocessing = ColumnTransformer(
[
('catecorical', categorical_preprocessing,
make_column_selector(dtype_include=object)),
('numerical', numerical_preprocessing,
make_column_selector(dtype_include=np.number)),
])
preprocessing.fit_transform(X)
輸出：
array([[ 0. , 1. , -1.20270298, -0.84570663],
[ 0. , 1. , -0.04295368, 1.40447708],
[ 1. , 0. , 1.24565666, -0.55877045]])
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