我正在尝试使用sklearn_pandas模块来扩展我在熊猫中所做的工作，并涉足机器学习，但是我正为一个错误而苦苦挣扎，我不太了解如何解决。
我正在研究Kaggle上的以下数据集。
它本质上是一个带浮点值的无标题表（1000行，40个要素）。
import pandas as pdfrom sklearn import neighbors
from sklearn_pandas import DataFrameMapper, cross_val_score
path_train ="../kaggle/scikitlearn/train.csv"
path_labels ="../kaggle/scikitlearn/trainLabels.csv"
path_test = "../kaggle/scikitlearn/test.csv"
train = pd.read_csv(path_train, header=None)
labels = pd.read_csv(path_labels, header=None)
test = pd.read_csv(path_test, header=None)
mapper_train = DataFrameMapper([(list(train.columns),neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3))])
mapper_train
输出：
DataFrameMapper(features=[([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39], KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
n_neighbors=3, p=2, weights='uniform'))])
到目前为止，一切都很好。但后来我尝试
mapper_train.fit_transform(train, labels)
输出：
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-e3897d6db1b5> in <module>()
----> 1 mapper_train.fit_transform(train, labels)
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/base.pyc in fit_transform(self, X, y, **fit_params)
409 else:
410 # fit method of arity 2 (supervised transformation)
--> 411 return self.fit(X, y, **fit_params).transform(X)
412
413
//anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn_pandas/__init__.pyc in fit(self, X, y)
116 for columns, transformer in self.features:
117 if transformer is not None:
--> 118 transformer.fit(self._get_col_subset(X, columns))
119 return self
120
TypeError: fit() takes exactly 3 arguments (2 given)`
我究竟做错了什么？尽管在这种情况下的数据都是相同的，但我计划为分类，名义和浮点特征的混合物建立工作流，而sklearn_pandas似乎是合乎逻辑的。
最佳答案
由于sklearn_pandas当前不支持估计器接受带有标签的y向量，因此您仅需使用它即可将所有要素转换为Numpy矩阵，然后在单独的步骤中使用KNeighborsClassifier。
更新2015-08-10-sklearn_pandas DataFrameMapper不能用作转换+模型拟合的管道，而仅用于选择性地转换列。如果要进行变换然后估计模型，则第一步是将普通的sklearn Pipeline与数据帧映射器一起使用。