使用最后一列获取 pandas 数据框中列的 MAE 值答案

【问题标题】：Getting the MAE values of columns in pandas dataframe with last column使用最后一列获取 pandas 数据框中列的 MAE 值
【发布时间】：2023-01-10 01:58:50
【问题描述】：

如何使用最后一列计算 pandas Dataframe 中各列的 MAE：

,CPFNN,EN,Blupred,Horvath2,EPM,vMLP,Age
202,4.266596,3.5684403102704,5.2752761330328,5.17705043941232,3.30077613485548,3.412883,4.0
203,5.039452,5.1258136685894,4.40019825995985,5.03563327742846,3.97465334472661,4.140719,4.0
204,5.0227585,5.37207428128756,1.56392554883583,4.41805439337257,4.43779809822224,4.347523,4.0
205,4.796998,5.61052306552109,4.20912233479662,3.57075401779518,3.24902718889411,3.887743,4.0

我有一个熊猫数据框，我想创建一个列表，其中包含带有“年龄”的每一列的 mae 值。

有没有一种“熊猫”的方式来做到这一点，而不是仅仅为每一列做一个 for 循环？

from sklearn.metrics import mean_absolute_error as mae
mae(blood_bestpred_df["CPFNN"], blood_bestpred_df['Age'])

我想这样做：

mae(blood_bestpred_df[["CPFNN,EN,Blupred,Horvath2,EPM,vMLP"]], blood_bestpred_df['Age'])

但我有一个尺寸问题。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas scikit-learn statistics

【解决方案1】：

看起来 sklearn 的 MAE 要求两个输入具有相同的形状并且不进行任何广播（我不是 sklearn 专家，可能还有另一种解决方法）。您可以改用原始熊猫：

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard(sep=",", index_col=0) # Your df here

out = df.drop(columns="Age").sub(df["Age"], axis=0).abs().mean()

出去：

CPFNN       0.781451
EN          1.134993
Blupred     1.080168
Horvath2    0.764996
EPM         0.478335
vMLP        0.296904
dtype: float64

【讨论】：