python - 了解sklearn QuantileTransformer

我尝试使用QuantileTransformer转换几列，但结果似乎并不方便。此外，即使对于较小的数据集，它也取决于列顺序。

我知道可以为每个功能创建一个单独的转换器，但是当我阅读documentation时，该功能应该接受（n_samples，n_features）个对象。

这是google colab重现结果。

有没有一种方法可以应用QuantileTransformer并获得一致的结果（以便将相同的原始值映射到相同的转换值而不是一对多）？

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer

def unique_values(x):
    return x.unique().tolist()

df = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/ml_universities/california_housing_train.csv', usecols=[0, 1])
columns = ['latitude', 'longitude']

qt = QuantileTransformer()
q_features = qt.fit_transform(df)
suffix = '__qt'
qdf = df.join(pd.DataFrame(q_features, columns=columns), rsuffix=suffix)

for col in columns:
    q_col = f'{col}{suffix}'
    print({col: qdf[col].nunique(), q_col: qdf[q_col].nunique()})
    gdf = qdf.groupby(col)[q_col].agg([pd.Series.nunique, unique_values])
    print(gdf.sort_values('nunique', ascending=False).head())

结果：

{'latitude': 840, 'latitude__qt': 827}
          nunique                                      unique_values
latitude
34.07       102.0  [0.9865865865865866, 0.9719719719719734, 0.963...
34.08       101.0  [0.980980980980981, 0.9474474474474475, 0.9214...
34.06        94.0  [0.9846403596403596, 0.932932932932933, 0.9294...
34.10        88.0  [0.9891329870516945, 0.9882813721745806, 0.987...
34.05        87.0  [0.9719719719719734, 0.9269269269269284, 0.923...
{'longitude': 827, 'longitude__qt': 842}
           nunique                                      unique_values
longitude
-118.31       50.0  [0.6276276276276276, 0.5721203907954981, 0.511...
-118.32       49.0  [0.5369214480068981, 0.504004004004004, 0.4804...
-118.12       49.0  [0.5418393378488674, 0.5415415415415415, 0.540...
-117.25       48.0  [0.5335335335335335, 0.5327261051927988, 0.452...
-118.15       47.0  [0.5495495495495496, 0.5418393378488674, 0.541...

不同的列顺序：

df = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/ml_universities/california_housing_train.csv', usecols=[0, 1])
columns = ['longitude', 'latitude']

qt = QuantileTransformer()
q_features = qt.fit_transform(df)
suffix = '__qt'
qdf = df.join(pd.DataFrame(q_features, columns=columns), rsuffix=suffix)

for col in columns:
    q_col = f'{col}{suffix}'
    print({col: qdf[col].nunique(), q_col: qdf[q_col].nunique()})
    gdf = qdf.groupby(col)[q_col].agg([pd.Series.nunique, unique_values])
    print(gdf.sort_values('nunique', ascending=False).head())

结果：

{'longitude': 827, 'longitude__qt': 827}
           nunique            unique_values
longitude
-124.35        1.0  [9.999999977795539e-08]
-118.31        1.0     [0.5900900900900901]
-118.41        1.0      [0.531031031031031]
-118.40        1.0     [0.5355355355355356]
-118.39        1.0      [0.542542542542544]
{'latitude': 840, 'latitude__qt': 842}
          nunique                             unique_values
latitude
37.74         2.0  [0.7602602602602603, 0.7577577577577578]
37.37         2.0  [0.6806806806806807, 0.6816816816816816]
32.54         1.0                   [9.999999977795539e-08]
38.34         1.0                      [0.8848848848848849]
38.36         1.0                      [0.8873873873873874]

最佳答案

问题是您没有更改列的顺序，而只是重命名了列。如果这样做，您将获得正确的结果。我还提供了一个random_state参数，以供参考。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import QuantileTransformer

def unique_values(x):
    return x.unique().tolist()

df = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/ml_universities/california_housing_train.csv', usecols=[0, 1])
columns = ['latitude', 'longitude']
# Change the column order
df = df[columns]

qt = QuantileTransformer(random_state = 0)
q_features = qt.fit_transform(df)
suffix = '__qt'
qdf = df.join(pd.DataFrame(q_features, columns=columns), rsuffix=suffix)

for col in columns:
    q_col = f'{col}{suffix}'
    print({col: qdf[col].nunique(), q_col: qdf[q_col].nunique()})
    gdf = qdf.groupby(col)[q_col].agg([pd.Series.nunique, unique_values])
    print(gdf.sort_values('nunique', ascending=False).head())

产生相同的输出，只是输出顺序不同（这是您想要的，因为切换了列顺序），如

df = pd.read_csv('https://storage.googleapis.com/ml_universities/california_housing_train.csv', usecols=[0, 1])
columns = ['longitude', 'latitude']
df = df[columns] # Changing the column order

qt = QuantileTransformer()
q_features = qt.fit_transform(df)
suffix = '__qt'
qdf = df.join(pd.DataFrame(q_features, columns=columns), rsuffix=suffix)

for col in columns:
    q_col = f'{col}{suffix}'
    print({col: qdf[col].nunique(), q_col: qdf[q_col].nunique()})
    gdf = qdf.groupby(col)[q_col].agg([pd.Series.nunique, unique_values])
    print(gdf.sort_values('nunique', ascending=False).head())