AI一点通：使用 ColumnTransformer 转换 Pandas DataFrame 的一个或多个列

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于 2023-02-15 11:06:51 发布 · 1.6k 阅读

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#pandas #人工智能 #python

文章介绍了如何利用Python的scikit-learn库中的ColumnTransformer类来对PandasDataFrame的特定列进行转换。通过自定义转换器示例，展示了如何处理NumPy数组和PandasDataFrame，将列转换为新的特征，同时保留未转换的列。ColumnTransformer在处理大型数据集和构建机器学习模型时特别有用。

在处理表格数据时，常常需要对一个或多个列进行转换以使它们更适合于分析或建模。在许多情况下，可以使用 Pandas 库轻松完成这些转换。然而，在处理大型数据集或构建机器学习管道时，使用 scikit-learn 的 ColumnTransformer 类来将转换应用于数据的特定列可能更有效。

这里，我们将演示如何使用自定义转换器与 scikit-learn 的 ColumnTransformer 来转换 Pandas DataFrame 的一个或多个列。

示例1：转换 NumPy 数组

让我们从一个简单的示例开始，我们有一个具有三个列的 NumPy 数组，并且我们希望将前两列转换为两个新列。

import numpy as np
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

class CustomTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self):
        pass
    
    def transform(self, X):
        # 这里，X 是一个二维的 NumPy 数组或 Pandas DataFrame
        # 将第0列和第1列转换成多列
        transformed_cols = np.column_stack([X[:, 0]**2, np.sqrt(X[:, 1])])
        # 将转换后的列作为二维 NumPy 数组返回
        return transformed_cols
    
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    
# 示例用法
X = np.array([[1, 4, 7], [2, 9, 8], [3, 16, 9]])