Te doy la bienvenida a nuestra página, en este lugar vas a encontrar la respuesta a lo que andabas buscando.
Solución:
Cosa segura. Simplemente escale por separado y codifique en caliente las columnas separadas según sea necesario:
# Import libraries and download example data
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
dataset = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
print(dataset.head(5))
# Define which columns should be encoded vs scaled
columns_to_encode = ['rank']
columns_to_scale = ['gre', 'gpa']
# Instantiate encoder/scaler
scaler = StandardScaler()
ohe = OneHotEncoder(sparse=False)
# Scale and Encode Separate Columns
scaled_columns = scaler.fit_transform(dataset[columns_to_scale])
encoded_columns = ohe.fit_transform(dataset[columns_to_encode])
# Concatenate (Column-Bind) Processed Columns Back Together
processed_data = np.concatenate([scaled_columns, encoded_columns], axis=1)
Scikit-learn de la versión 0.20 proporciona sklearn.compose.ColumnTransformer que hacer Transformador de columna con tipos mixtos. Puede escalar las características numéricas y codificar en caliente las categóricas juntas. A continuación se muestra el ejemplo oficial (puede encontrar el código aquí):
# Author: Pedro Morales <[email protected]>
#
# License: BSD 3 clause
from __future__ import print_function
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
np.random.seed(0)
# Read data from Titanic dataset.
titanic_url = ('https://raw.githubusercontent.com/amueller/'
'scipy-2017-sklearn/091d371/notebooks/datasets/titanic3.csv')
data = pd.read_csv(titanic_url)
# We will train our classifier with the following features:
# Numeric Features:
# - age: float.
# - fare: float.
# Categorical Features:
# - embarked: categories encoded as strings 'C', 'S', 'Q'.
# - sex: categories encoded as strings 'female', 'male'.
# - pclass: ordinal integers 1, 2, 3.
# We create the preprocessing pipelines for both numeric and categorical data.
numeric_features = ['age', 'fare']
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
('scaler', StandardScaler())])
categorical_features = ['embarked', 'sex', 'pclass']
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')),
('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])
preprocessor = ColumnTransformer(
transformers=[
('num', numeric_transformer, numeric_features),
('cat', categorical_transformer, categorical_features)])
# Append classifier to preprocessing pipeline.
# Now we have a full prediction pipeline.
clf = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor),
('classifier', LogisticRegression(solver='lbfgs'))])
X = data.drop('survived', axis=1)
y = data['survived']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
clf.fit(X_train, y_train)
print("model score: %.3f" % clf.score(X_test, y_test))
Precaución: este método es EXPERIMENTAL, algunos comportamientos pueden cambiar entre lanzamientos sin desaprobación.
Actualmente existen numerosos métodos para lograr el resultado requerido por el OP. 3 maneras de hacer esto son
-
np.concatenate()– vea esta respuesta a la pregunta del OP, ya publicada -
scikit-learn‘sColumnTransformer- originalmente sugerido en esta respuesta SO a la pregunta del OP
-
scikit-learn‘sFeatureUnion- también se muestra en esta respuesta SO
Usando el ejemplo publicado por @Max Power aquí, a continuación se muestra un fragmento de trabajo mínimo que hace lo que busca el OP y reúne las columnas transformadas en un solo marco de datos de Pandas. Se muestra el resultado de los 3 enfoques.
El código común para los 3 métodos es
import numpy as np
import pandas as pd
# Import libraries and download example data
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
dataset = pd.read_csv("https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/binary.csv")
# Define which columns should be encoded vs scaled
columns_to_encode = ['rank']
columns_to_scale = ['gre', 'gpa']
# Instantiate encoder/scaler
scaler = StandardScaler()
ohe = OneHotEncoder(sparse=False)
Método 1. ver código aquí. Para mostrar la salida, puede usar
print(pd.DataFrame(processed_data).head())
Salida del Método 1.
0 1 2 3 4 5
0 -1.800263 0.579072 0.0 0.0 1.0 0.0
1 0.626668 0.736929 0.0 0.0 1.0 0.0
2 1.840134 1.605143 1.0 0.0 0.0 0.0
3 0.453316 -0.525927 0.0 0.0 0.0 1.0
4 -0.586797 -1.209974 0.0 0.0 0.0 1.0
Método 2.
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
p = Pipeline(
[("coltransformer", ColumnTransformer(
transformers=[
("assessments", Pipeline([("scale", scaler)]), columns_to_scale),
("ranks", Pipeline([("encode", ohe)]), columns_to_encode),
]),
)]
)
print(pd.DataFrame(p.fit_transform(dataset)).head())
Salida del Método 2.
0 1 2 3 4 5
0 -1.800263 0.579072 0.0 0.0 1.0 0.0
1 0.626668 0.736929 0.0 0.0 1.0 0.0
2 1.840134 1.605143 1.0 0.0 0.0 0.0
3 0.453316 -0.525927 0.0 0.0 0.0 1.0
4 -0.586797 -1.209974 0.0 0.0 0.0 1.0
Método 3.
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.pipeline import FeatureUnion
class ItemSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, key):
self.key = key
def fit(self, x, y=None):
return self
def transform(self, df):
return df[self.key]
p = Pipeline([("union", FeatureUnion(
transformer_list=[
("assessments", Pipeline([
("selector", ItemSelector(key=columns_to_scale)),
("scale", scaler)
]),
),
("ranks", Pipeline([
("selector", ItemSelector(key=columns_to_encode)),
("encode", ohe)
]),
),
]))
])
print(pd.DataFrame(p.fit_transform(dataset)).head())
Salida del Método 3.
0 1 2 3 4 5
0 -1.800263 0.579072 0.0 0.0 1.0 0.0
1 0.626668 0.736929 0.0 0.0 1.0 0.0
2 1.840134 1.605143 1.0 0.0 0.0 0.0
3 0.453316 -0.525927 0.0 0.0 0.0 1.0
4 -0.586797 -1.209974 0.0 0.0 0.0 1.0
Explicación
-
El método 1. ya está explicado.
-
Los métodos 2 y 3 aceptan el conjunto de datos completo, pero solo realizan acciones específicas en subconjuntos de datos. Los subconjuntos modificados/procesados se reúnen (combinan) en el resultado final.
Detalles
pandas==0.23.4
numpy==1.15.2
scikit-learn==0.20.0
Notas adicionales
Los 3 métodos que se muestran aquí probablemente no sean las únicas posibilidades… Estoy seguro de que hay otros métodos para hacer esto.
FUENTE UTILIZADA
Enlace actualizado a binary.csv conjunto de datos
Si aceptas, eres capaz de dejar un post acerca de qué te ha impresionado de este enunciado.