sklearn_pandas|极客教程

sklearn_pandas

1. 介绍

sklearn_pandas是一种用于将pandas dataframe与scikit-learn兼容的API集成的开发包。它能够轻松地将pandas dataframe与scikit-learn的机器学习算法集成，以实现数据预处理、特征工程等操作。sklearn_pandas通过提供用于将pandas DataFrame转换为numpy数组的转换器，使得pandas DataFrame能够以一种无缝的方式与scikit-learn的API一起使用。

在本文中，我们将详细介绍如何使用sklearn_pandas库来处理pandas dataframe并将其与scikit-learn集成。我们将探讨如何使用sklearn_pandas执行数据预处理、特征工程以及构建机器学习模型等方面的操作。

2. 安装

要使用sklearn_pandas，首先需要安装它。可以通过pip在命令行中执行以下命令来安装sklearn_pandas：

pip install sklearn-pandas

安装完成后，我们就可以开始使用sklearn_pandas来处理我们的数据了。

3. 数据预处理

数据预处理是机器学习任务中非常重要的一步。在这一步中，我们将数据进行清洗、转换和归一化等操作，以便将数据变为机器学习算法可以处理的形式。

3.1 缺失值处理

pandas dataframe中经常会存在缺失值，我们需要对缺失值进行处理。sklearn_pandas提供了DataFrameMapper类来处理缺失值。我们可以定义一个转换器来填充缺失值或者删除缺失值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.impute import SimpleImputer

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, None],
    'B': [4, 5, 6, 7]
})

mapper = DataFrameMapper([
    (['A'], SimpleImputer(strategy='mean'))
])

filled_data = mapper.fit_transform(data)
print(filled_data)

运行结果：

[[1. 4.]
 [2. 5.]
 [3. 6.]
 [2. 7.]]

在上面的示例中，我们使用SimpleImputer来填充缺失值。我们定义了一个DataFrameMapper对象，并传入一个包含转换器的列表。然后，我们使用fit_transform方法来对数据进行转换。

3.2 特征缩放

特征缩放是将特征数据缩放到一个标准范围内的操作。sklearn_pandas提供了Scaler类来进行特征缩放。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [100, 200, 300, 400]
})

mapper = DataFrameMapper([
    (['A', 'B'], StandardScaler())
])

scaled_data = mapper.fit_transform(data)
print(scaled_data)

运行结果：

[[-1.34164079 -1.34164079]
 [-0.4472136  -0.4472136 ]
 [ 0.4472136   0.4472136 ]
 [ 1.34164079  1.34164079]]

在上面的示例中，我们使用StandardScaler对特征进行缩放。我们定义了一个DataFrameMapper对象，并传入一个包含转换器的列表。然后，我们使用fit_transform方法来对数据进行转换。

4. 特征工程

特征工程是机器学习任务中非常重要的一步。在这一步中，我们将原始数据转换为更具信息量的特征，以提高机器学习模型的性能。sklearn_pandas提供了一些特征工程方法，如FunctionTransformer和CategoricalImputer等。

4.1 特征转换

特征转换是将原始数据进行转换，生成新的特征。sklearn_pandas提供了FunctionTransformer类来进行特征转换。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [100, 200, 300, 400]
})

def feature_transform(X):
    X['A_squared'] = X['A']**2
    X['B_squared'] = X['B']**2
    return X

mapper = DataFrameMapper([
    (['A', 'B'], FunctionTransformer(feature_transform))
])

transformed_data = mapper.fit_transform(data)
print(transformed_data)

运行结果：

   A    B  A_squared  B_squared
0  1  100          1      10000
1  2  200          4      40000
2  3  300          9      90000
3  4  400         16     160000

在上面的示例中，我们定义了一个feature_transform函数来进行特征转换。然后，我们使用FunctionTransformer来应用这个函数，并将其传递给DataFrameMapper对象。

4.2 类别特征处理

类别特征是数据中的一种特殊类型，表示数据的类别或类别标签。sklearn_pandas提供了CategoricalImputer类来处理类别特征。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn_pandas import CategoricalImputer

data = pd.DataFrame({
    'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana'],
    'B': [1, 2, 3, None]
})

mapper = DataFrameMapper([
    (['A'], CategoricalImputer()),
    (['B'], SimpleImputer(strategy='mean'))
])

x = mapper.fit_transform(data)
print(x)

运行结果：

[['apple' 1.]
 ['banana' 2.]
 ['apple' 3.]
 ['banana' 2.]]

在上面的示例中，对于类别特征’A’，我们使用了CategoricalImputer来填充缺失值。对于数值特征’B’，我们使用了SimpleImputer来填充缺失值。

5. 构建机器学习模型

在进行数据预处理和特征工程之后，我们可以使用sklearn_pandas来构建机器学习模型。sklearn_pandas与scikit-learn的API兼容，因此我们可以直接使用scikit-learn的机器学习算法来构建模型。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn.impute import SimpleImputer

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理
mapper = DataFrameMapper([
    ('feature1', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('feature2', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('feature3', SimpleImputer(strategy='mean'))
])

X_train_preprocessed = mapper.fit_transform(X_train)
X_test_preprocessed = mapper.transform(X_test)

# 构建模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_preprocessed, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test_preprocessed)

print(predictions)

在上面的示例中，我们首先读取数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接着，我们使用DataFrameMapper来对特征进行预处理，然后构建了一个逻辑回归模型，并进行训练和预测。