Lære Kolonnetransformator

Når du kalder .fit_transform(X) 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 lade dig tildele forskellige transformere til specifikke kolonner ved hjælp 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, sæt remainder='passthrough'.

For eksempel indeholder filen exams.csv flere nominale kolonner ('gender', 'race/ethnicity', 'lunch', 'test preparation course') og én ordinale 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 ordinale 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 standardmetoderne .fit(), .fit_transform() og .transform().

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 2

Spørg AI

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

Awesome!

Completion rate improved to 3.13

Stryg for at vise menuen