python - 将 ColumnTransformer 用于管道时出现 AttributeError

这是我的第一个机器学习项目，也是我第一次使用 ColumnTransformer。我的目标是执行数据预处理的两个步骤，并为每个步骤使用 ColumnTransformer。
在第一步中，我想用字符串 'missing_value' 替换我的数据框中的缺失值，用于某些功能，并为其余功能替换最常见的值。因此，我使用 ColumnTransformer 将这两个操作结合起来，并将数据帧的相应列传递给它。
在第二步中，我想使用刚刚预处理的数据并根据功能应用 OrdinalEncoder 或 OneHotEncoder。为此，我再次使用 ColumnTransformer。
然后我将这两个步骤合并到一个管道中。
我正在使用 Kaggle Houses Price 数据集，我有 scikit-learn 0.20 版，这是我的代码的简化版本:

cat_columns_fill_miss = ['PoolQC', 'Alley']
cat_columns_fill_freq = ['Street', 'MSZoning', 'LandContour']
cat_columns_ord = ['Street', 'Alley', 'PoolQC']
ord_mapping = [['Pave', 'Grvl'],                          # Street
               ['missing_value', 'Pave', 'Grvl'],         # Alley
               ['missing_value', 'Fa', 'TA', 'Gd', 'Ex']  # PoolQC
]
cat_columns_onehot = ['MSZoning', 'LandContour']


imputer_cat_pipeline = ColumnTransformer([
        ('imp_miss', SimpleImputer(strategy='constant'), cat_columns_fill_miss),  # fill_value='missing_value' by default
        ('imp_freq', SimpleImputer(strategy='most_frequent'), cat_columns_fill_freq),
])

encoder_cat_pipeline = ColumnTransformer([
        ('ordinal', OrdinalEncoder(categories=ord_mapping), cat_columns_ord),
        ('pass_ord', OneHotEncoder(), cat_columns_onehot),
])

cat_pipeline = Pipeline([
        ('imp_cat', imputer_cat_pipeline),
        ('cat_encoder', encoder_cat_pipeline),
])

不幸的是，当我将它应用于 Housing_cat 时，我的数据框的子集仅包含分类特征，

cat_pipeline.fit_transform(housing_cat)

我得到了错误:

我试过这个简化的管道，它工作正常:

new_cat_pipeline = Pipeline([
        ('imp_cat', imputer_cat_pipeline),
        ('onehot', OneHotEncoder()),
])

但是，如果我尝试:

enc_one = ColumnTransformer([
        ('onehot', OneHotEncoder(), cat_columns_onehot),
        ('pass_ord', 'passthrough', cat_columns_ord)
])

new_cat_pipeline = Pipeline([
        ('imp_cat', imputer_cat_pipeline),
        ('onehot_encoder', enc_one),
])

我开始遇到同样的错误。
我怀疑此错误与第二步中使用 ColumnTransformer 有关，但我实际上不明白它来自哪里。我在第二步中识别列的方式与第一步中相同，因此我仍然不清楚为什么只有在第二步中才出现属性错误...

最佳答案

ColumnTransformer 返回 numpy.array ，因此它不能具有 column 属性(如您的错误所示)。

如果我可以建议不同的解决方案，请为您的两个任务使用 pandas，这会更容易。

第 1 步 - 替换缺失值

要使用 missing_value 字符串替换列子集中的缺失值，请使用以下命令:

dataframe[["PoolQC", "Alley"]].fillna("missing_value", inplace=True)

对于其余的(用每列的平均值进行估算)，这将完美地工作:

dataframe[["Street", "MSZoning", "LandContour"]].fillna(
    dataframe[["Street", "MSZoning", "LandContour"]].mean(), inplace=True
)

第 2 步 - 一个热编码和分类变量
pandas 提供 get_dummies ，它返回 Pandas Dataframe，与 ColumnTransfomer 不同，代码如下:

encoded = pd.get_dummies(dataframe[['MSZoning', 'LandContour']], drop_first=True)
pd.dropna(['MSZoning', 'LandContour'], axis=columns, inplace=True)
dataframe = dataframe.join(encoded)

对于序数变量及其编码，我建议您查看 at this SO answer (不幸的是，在这种情况下需要一些手动映射)。

如果您无论如何都想使用变压器

使用np.array属性从数据帧中获取values，将其通过管道，并从数组中重新创建列和索引，如下所示:

pd.DataFrame(data=your_array, index=np.arange(len(your_array)), columns=["A", "B"])

但是，这种方法有一个警告:您不会知道自定义创建的单热编码列的名称(管道不会为您执行此操作)。

此外，您可以从 sklearn 的转换对象中获取列的名称(例如使用 categories_ 属性)，但我认为它会破坏管道(如果我错了，有人会纠正我)。

关于python - 将 ColumnTransformer 用于管道时出现 AttributeError，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54298550/