Lære ColumnTransformer

Stryg for at vise menuen

Når .fit_transform(X) kaldes på en Pipeline, anvendes hver transformer på alle kolonner, hvilket ikke altid er ønskeligt. Nogle kolonner kan kræve forskellige kodere — for eksempel OrdinalEncoder til ordinale egenskaber og OneHotEncoder til nominale. ColumnTransformer løser dette ved at tillade tildeling af forskellige transformere til specifikke kolonner ved brug af make_column_transformer.

make_column_transformer accepterer tupler af (transformer, [columns]). For eksempel, anvendelse af OrdinalEncoder på 'education' og OneHotEncoder på 'gender':

ct = make_column_transformer(
   (OrdinalEncoder(), ['education']),
   (OneHotEncoder(), ['gender']),
   remainder='passthrough'
)

Bemærk

remainder styrer, hvad der sker med ikke-specificerede kolonner. Standard: 'drop'. For at beholde alle andre kolonner uændret, angiv remainder='passthrough'.

For eksempel, overvej filen exams.csv. Den indeholder flere nominale kolonner ('gender', 'race/ethnicity', 'lunch', 'test preparation course') og én ordnede kolonne, 'parental level of education'.


              12345
            
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/exams.csv')

print(df.head())

Ved brug af ColumnTransformer kan nominelle data transformeres med OneHotEncoder og ordnede data med OrdinalEncoder i ét enkelt trin.


              12345678910111213
            
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, OrdinalEncoder

edu_categories = ['high school', 'some high school', 'some college', "associate's degree", 
                  "bachelor's degree", "master's degree"]

ct = make_column_transformer(
  (OrdinalEncoder(categories=[edu_categories]), ['parental level of education']),
  (OneHotEncoder(), ['gender', 'race/ethnicity', 'lunch', 'test preparation course']),
  remainder='passthrough'
)

print(ct.fit_transform(df))

ColumnTransformer er selv en transformer, så den tilbyder de standardmetoder: .fit(), .fit_transform() og .transform().

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 1. Kapitel 18

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Sektion 1. Kapitel 18