如何在 sklearn 中修复这个自定义转换器？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 sklearn 中修复这个自定义转换器？

【英文标题】：How to fix this custom transformer in sklearn?

【发布时间】：2019-05-23 07:59:45

【问题描述】：

我编写了这个简单的自定义转换器，它用 0 填充特定列中的 na。当我在我的数据集上 fit_transform 时，它不会在指定列中填充 nas。我没有在我的代码中看到问题。

class CustomImputer(BaseEstimator, TransformerMixin): 
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X, y=None):
        for col in ('PavedDrive', 'GarageQual', 'GarageFinish', 'FireplaceQu', 'KitchenQual', 'CentralAir', 'HeatingQC', 'BsmtExposure', 'BsmtCond', 'BsmtQual', 'ExterCond', 'ExterQual', 'Street'):
            X[col].fillna(0)
        return X

我希望返回的数据框是指定列已用 0 填充 nas 的数据框，但是，我得到了一个具有相同空值的数据框。

【问题讨论】：

现在您明白正确缩进代码的重要性了。它只会导致混乱

你是对的......

【参考方案1】：

您从未将fillna 操作分配给新变量。使用

X[col].fillna(0)

不会原地发生。而是使用：

X.loc[:,col] = X[col].fillna(0)

【参考方案2】：

一个班轮解决方案是

cols = ['PavedDrive', 'GarageQual', 'GarageFinish', 'FireplaceQu', 'KitchenQual', 'CentralAir', 'HeatingQC', 'BsmtExposure', 'BsmtCond', 'BsmtQual', 'ExterCond', 'ExterQual', 'Street']

X.loc[:,cols] = X[cols].fillna(0)