Python sklearn make_column_selector用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.compose.make_column_selector 的用法。

用法:

sklearn.compose.make_column_selector(pattern=None, *, dtype_include=None, dtype_exclude=None)

創建一個可調用以選擇要與 ColumnTransformer 一起使用的列。

make_column_selector可以根據數據類型或使用正則表達式的列名稱來選擇列。當使用多個選擇標準時，全部條件必須匹配才能選擇列。

參數：

pattern：str，默認=無

將包含包含此正則表達式模式的列的名稱。如果為 None，則不會根據模式選擇列選擇。

dtype_include：列 dtype 或列 dtype 列表，默認 = 無

要包括的 dtypes 的選擇。有關詳細信息，請參閱 pandas.DataFrame.select_dtypes 。

dtype_exclude：列 dtype 或列 dtype 列表，默認 = 無

要排除的 dtypes 的選擇。有關詳細信息，請參閱 pandas.DataFrame.select_dtypes 。

返回：

selector：可調用的

可調用以供 ColumnTransformer 使用的列選擇。

例子：

>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
>>> from sklearn.compose import make_column_transformer
>>> from sklearn.compose import make_column_selector
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd  
>>> X = pd.DataFrame({'city': ['London', 'London', 'Paris', 'Sallisaw'],
...                   'rating': [5, 3, 4, 5]})  
>>> ct = make_column_transformer(
...       (StandardScaler(),
...        make_column_selector(dtype_include=np.number)),  # rating
...       (OneHotEncoder(),
...        make_column_selector(dtype_include=object)))  # city
>>> ct.fit_transform(X)  
array([[ 0.90453403,  1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [-1.50755672,  1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [-0.30151134,  0.        ,  1.        ,  0.        ],
       [ 0.90453403,  0.        ,  0.        ,  1.        ]])