sklearn.compose.ColumnTransformer¶
class sklearn.compose.ColumnTransformer(transformers, *, remainder='drop', sparse_threshold=0.3, n_jobs=None, transformer_weights=None, verbose=False)
将转换器应用于数组或pandas 的 DataFrame的列
该估计器允许独立地转换输入的不同列或列子集，并将每个转换器生成的特征连接起来形成一个单一的特征空间。这对于异构或柱状数据非常有用，可以将多个特征提取机制或转换组合成单个转换器。
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| 参数 | 说明 |
|---|---|
| transformers | list of tuples 指定要应用于数据子集的转换器对象的元组列表(名称、转换器、列)。 |
| name | str 与Pipeline和FeatureUnion一样，这允许使用 set_params设置变压器及其参数，并在网格搜索中进行搜索。 |
| transformer | {‘drop’, ‘passthrough’} or estimator 估计器必须支持fit和transform。特殊大小写的字符串‘drop’和‘passthrough’也被接受，分别表示要删除列或将它们传递给未转换的列。 |
| columns | str, array-like of str, int, array-like of int, array-like of bool, slice or callable 在其第二轴上索引数据。整数被解释为位置列，而字符串可以按名称引用DataFrame列。应该使用标量字符串或int，如果 transformer期望X是一维数组类(向量)，否则2d数组将传递给转换器。可调用传递输入数据X，并可以返回上述任何内容。若要按名称或dtype选择多列，可以使用make_column_selector。 |
| remainder | {‘drop’, ‘passthrough’} or estimator, default=’drop’ 默认情况下，只有 transformers中的指定列在输出中转换和组合，而非指定列被删除。(默认‘drop’)。通过指定remainder='passthrough'，所有未在transformers中指定的其余列都将自动通过。这个列的子集与的transformers输出连接在一起。通过将remainder设置为估计器，其余未指定的列将使用remainder估计器。估计器必须支持fit和transform。请注意，使用此特性需要在fit和transform中输入的DataFrame列具有相同的顺序。 |
| sparse_threshold | float, default=0.3 如果不同的转换器输出含有稀疏矩阵，则如果总密度低于此值，则将这些矩阵叠加为稀疏矩阵。使用 sparse_threshold=0来始终返回稠密。当转换后的输出由所有密集数据组成时，叠加的结果将是密集的，而这个关键字将被忽略。 |
| n_jobs | int, default=None 要运行的并行数。 None意味1， 除非在joblib.parallel_backend环境中。-1指使用所有处理器。有关详细信息，请参Glossary。 |
| transformer_weights | dict, default=None 每个转换器特征的权重。转换器的输出乘以这些权重。键是转换器名称，值权重。 |
| verbose | bool, default=False 如果是真的，安装每个变压器所需的时间将在完成时打印出来。 |
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| transformers_ | list 安装transformers的集合，作为(name, fitted_transformer, column)的元组。 fitted_transformer可以是一个估计器，‘drop’, 或者 ‘passthrough’。如果没有选择列，这将是未拟合的转换器。如果还有剩余的列，则最后一个元素是一个元组：(‘remainder’, transformer, remaining_columns)，对应于remainder参数。如果还有剩余的列， 那么len(transformers_)==len(transformers)+1， 否则len(transformers_)==len(transformers)。named_transformers_Bunch按名称访问拟合的转换器 |
| sparse_output_ | bool 布尔标志指示 transform的输出是稀疏矩阵还是稠密的numpy数组，这取决于各个转换器的输出和sparse_threshold关键字。 |
另见
sklearn.compose.make_column_transformer便利功能，用于组合应用于原始特征空间的列子集的多个变压器对象的输出。
sklearn.compose.make_column_selector便利功能，用于基于数据类型或带有正则表达式模式的列名称选择列。
注
转换后的特征矩阵中列的顺序遵循transformers列表中列的指定顺序。未指定的原始特征矩阵的列将从结果转换的特征矩阵中删除，除非在passthrough关键字中指定。用passthrough指定的列将被添加到转换器器输出的右侧。
示例
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.compose import ColumnTransformer
>>> from sklearn.preprocessing import Normalizer
>>> ct = ColumnTransformer(
... [("norm1", Normalizer(norm='l1'), [0, 1]),
... ("norm2", Normalizer(norm='l1'), slice(2, 4))])
>>> X = np.array([[0., 1., 2., 2.],
... [1., 1., 0., 1.]])
>>> # Normalizer scales each row of X to unit norm. A separate scaling
>>> # is applied for the two first and two last elements of each
>>> # row independently.
>>> ct.fit_transform(X)
array([[0. , 1. , 0.5, 0.5],
[0.5, 0.5, 0. , 1. ]])
方法
| 方法 | 说明 |
|---|---|
fit(self, X[, y]) |
使用X拟合所有转换器 |
fit_transform(self, X[, y]) |
拟合所有转换器，转换数据并连接结果 |
get_feature_names(self) |
从所有转换器获取特征名称 |
get_params(self[, deep]) |
获取此估计器的参数 |
set_params(self, **kwargs) |
设置此估计器的参数 |
transform(self, X) |
由每个转换器分别变换X，连接结果 |
__init__(self, transformers, *, remainder='drop', sparse_threshold=0.3, n_jobs=None, transformer_weights=None, verbose=False)
初始化self。请参阅help(type(self))以获得准确的说明。
fit(self, X, y=None)
使用X拟合所有转换器
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| X | {array-like, dataframe} of shape (n_samples, n_features) 输入数据，其中指定的子集用于拟合转换器。 |
| y | array-like of shape (n_samples,…), default=None 监督学习目标 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| self | ColumnTransformer 这个估计器 |
fit_transform(self, X, y=None)
拟合所有转换器，转换数据并连接结果
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| X | {array-like, dataframe} of shape (n_samples, n_features) 输入数据，其中指定的子集用于拟合转换器。 |
| y | array-like of shape (n_samples,), default=None 监督学习的目标 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| X_t | {array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, sum_n_components) 变压器的结果。transformers. sum_n_components的结果的堆叠是输出维度的转换之和。如果结果是稀疏矩阵，则一切都将转换为稀疏矩阵。 |
get_feature_names(self)
从所有转换器获取特征名称
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| feature_names | list of strings 转换产生的特征的名称 |
get_params(self, deep=True)
获取此估计器的参数
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| deep | bool, default=True 如果为True，则将返回此估计器的参数和所包含的作为估计器的子对象。 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| params | mapping of string to any 映射到其值的参数名称 |
property named_transformers_
按名称访问拟合的转换器
可按给定名称访问任何转换器的只读属性。键是转换器名称，值是已拟合的转换器对象。
set_params(self, **kwargs)
设置此估计器的参数
有效的参数键可以用get_params()列出。
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| self | - |
transform(self, X)
由各转换器分别变换X，链接结果。
| 参数 | 列表 |
|---|---|
| X | {array-like, dataframe} of shape (n_samples, n_features) 要由子集转换的数据 |
| 返回值 | 说明 |
|---|---|
| X_t | {array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, sum_n_components) 变压器的结果。transformers. sum_n_components的结果的堆叠是输出维度的转换之和。如果结果是稀疏矩阵，则一切都将转换为稀疏矩阵。 |
