我正在尝试使用ColumnTransformer预处理数据，但没有管道。X.columns if X[col].dtype == "object"]
preprocessor = ColumnTransformer
浏览 22提问于2021-09-24得票数 0
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我正在处理一个包含数值列和分类列的异构数据集。我想使用Scikit-Learn的ColumnTransformer来对分类数据进行OneHotEncode，但是ColumnTransformer只会重新组合我应用转换器的列。我不想将一个转换器应用到数值列中，如何才能让通过函数实现的非转换值保持不变并包含在输出中？
浏览 0提问于2022-11-25得票数 2
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请解释科学知识的ColumnTransformer和make_Column_transformer之间的区别。还有，在哪里使用什么。
浏览 11提问于2020-12-07得票数 1
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为了连接和执行到db的操作，我使用Hibernate 5。
我决定使用@ColumnTransformer，这似乎是最简单的实现。如果你认为其他方法中的一种更好，请说出来，并解释原因。我的数据库已经有未加密的数据，必须对这些数据进行加密才能使用@ColumnTransformer实现。, 'mySecretK
浏览 4提问于2019-03-21得票数 9
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我有一个数据集，其中包含多个列，这些列的值在字符串format.Now中，我需要使用labelEncoder将这些文本列转换为数值。现在，如何将labelencoder应用于从A0到A8的数据集，并为创建模型创建一个新的编码数据帧？我知道我们可以像下面这样做，但这将是只编码一列。
浏览 5提问于2020-07-31得票数 0
如何通过反向转换获得值？代码： from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoderclasse_enc = labelencorder_classe.fit_transform(classe)
onehotencorder = ColumnTransformer)],remain
浏览 76提问于2020-05-02得票数 1
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(xtest)那么我如何处理这个错误呢
浏览 2提问于2020-11-19得票数 2
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我正在寻找一个帮助建立一个使用sklearn的ColumnTransformer函数的数据预处理管道。SimpleImputer(strategy='median'), ['feat_3', 'feat_4']),
]) 请注意，为每个转换器提供了一组独特的功能我遇到的问题是如何对相同的特征应用堆叠分析。feat_1和feat_2。这样的管道将为feat_1和fea
浏览 56提问于2020-08-19得票数 3
我有几列(甚至有一列)我需要进行计算(我不想对所有列进行估算)。
一旦计算完成，我想对更多的列进行标准标量(包括上面的计算)。除此之外，我还有其他转换，希望保留列的顺序。在使用columntransformer和pipeline时，是否有一种方法可以实现这一点？我看到，在columntransformer中，您可以使用pipeline来进行计算和标准标量(管道可以进行填充和
浏览 9提问于2022-08-24得票数 0
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如何在使用hibernate时加密数据库字段？
我们已经开发了一些客户正在使用该应用程序的产品，一些客户正在询问数据库加密是否有可能在应用程序级别加密数据，而不需要更多的代码更改。
浏览 0提问于2011-04-11得票数 2
我正在对ColumnTransformer进行一个非常简单的实验，目的是转换一个列数组，在本例中为"a“：dataset = pd.DataFrame({"a":["word gone wild","gone withwind"],"c
浏览 2提问于2019-02-14得票数 7
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我希望使用sklearn库中的Pipeline和ColumnTransformer模块来对numpy数组进行缩放。Scaler应用于某些列。并且，我希望输出具有相同的输入列顺序。示例：from sklearn.compose import ColumnTransformer (np.nan, 10, 4, 1),
浏览 10提问于2022-06-10得票数 0
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我有一个数据集，并希望应用缩放，然后PCA到熊猫数据的子集，并只返回组件和列没有被转换。因此，使用来自海运的mpg数据集，我可以看到试图预测mpg的训练集如下所示：现在，假设我想让、柱体、和单独放置，并扩展其他所有的东西，并将其缩减到2个组件。ColumnTransformer 如何使用对列的子集进行缩放，然后只返回组件和2个传递列？)
浏览 6提问于2020-12-04得票数 2
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OneHotEncoder(categorical_features = [1])
ValueError:无法将字符串转换为浮标
浏览 3提问于2019-04-01得票数 1
我必须对不同的功能进行不同的转换，然后将它们全部标准化。因此，我为每组列构建了一个带有自定义转换器的ColumnTransformer： transformation_pipeline = ColumnTransformer([ ('transformation',tr
浏览 17提问于2020-11-22得票数 0
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库提供函数transform_feature_names来检索转换器输出的特征名。表示，当转换器包含嵌套管道时，该函数就会在箱外工作。
我试图让这个函数在中使用一个简化的示例版本。我的简化示例不需要Pipeline，但在现实生活中，为了向categorical_transformer添加步骤，我将需要它，我还想向ColumnTransformer添加转换器。由于Pipeline是嵌套在ColumnTransformer中的，所以我从ELI5文档中了解到它将被处理。为了利用Pipeline
浏览 3提问于2020-03-31得票数 2
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我正在用索引号1和2编码两个列，即第2列和第3列，使用以下代码，但是，我面临无效语法错误:如果我只在索引值中使用1，它是可以的，请在这方面提供帮助。如何在这里使用OneHotEncoder同时编码两列。from sklearn.compose import ColumnTransformerct = ColumnTransformer，则可以，但我也希望对
浏览 0提问于2021-07-24得票数 0
我先使用LabelEncoder，然后使用OneHotEncoder，尝试将分类值(在我的示例中是country列)转换为编码值，并且能够转换分类值。但是我得到了警告，像'categorical_features‘关键字被弃用了，“使用OneHotEncoder ColumnTransformer代替”。那么我如何使用ColumnTransformer来达到同样的效果呢？hot_encoder = OneHotEncoder
浏览 54提问于2019-01-12得票数 25
我有包含数值变量和分类变量的数据。我把数据分成了训练和测试。我想在填充之后做一次热编码。测试集上有不可见的数据。 我知道handle_unknown='ignore'解决了这个问题。注意:我使用的是ColumnTransformer。
浏览 27提问于2021-05-04得票数 0
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