Lära Kolumntransformator

Svep för att visa menyn

Vid anrop av .fit_transform(X) på en Pipeline tillämpas varje transformerare på alla kolumner, vilket inte alltid är önskvärt. Vissa kolumner kan kräva olika kodare — till exempel OrdinalEncoder för ordnade variabler och OneHotEncoder för nominella variabler. ColumnTransformer löser detta genom att låta dig tilldela olika transformerare till specifika kolumner med hjälp av make_column_transformer.

make_column_transformer accepterar tupler av (transformer, [columns]). Till exempel, tillämpa OrdinalEncoder på 'education' och OneHotEncoder på 'gender':

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

Observera

remainder styr vad som händer med ospecificerade kolumner. Standard: 'drop'. För att behålla alla andra kolumner oförändrade, ange remainder='passthrough'.

Till exempel, överväg filen exams.csv. Den innehåller flera nominala kolumner ('gender', 'race/ethnicity', 'lunch', 'test preparation course') och en ordinal kolumn, '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())

Med hjälp av ColumnTransformer kan nominella data transformeras med OneHotEncoder och ordnala data med OrdinalEncoder i ett enda steg.


              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 är i sig själv en transformerare, så den tillhandahåller de standardiserade metoderna .fit(), .fit_transform() och .transform().

Var allt tydligt?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 2

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Avsnitt 3. Kapitel 2