为分类变量 sklearn 创建我的自定义 Imputer答案

【问题标题】：Create my custom Imputer for categorical variables sklearn为分类变量 sklearn 创建我的自定义 Imputer
【发布时间】：2020-07-31 08:45:40
【问题描述】：

我有一个缺少很多分类值的数据集，我想制作一个自定义估算器，它将用等于 "no-variable_name" 的值填充空值。

例如，如果列 "Workclass" 具有 Nan 值，请将其替换为 "No Workclass"。

我是这样做的

X_train['workclass'].fillna("No workclass", inplace = True)

但我想创建一个Imputer，所以我可以在管道中传递它。

【问题讨论】：

看起来 sklearn 已经有一个 SimpleImputer class 可以满足您的需求。如果它缺少某些东西，那么你总是可以继承它。
答案对@vasilis 有帮助吗？不要忘记您可以投票并接受答案。见What should I do when someone answers my question?，谢谢:)
是的，他们帮了很多忙！我只是检查了它们，因为我有点忙。谢谢大家！

标签： python pandas machine-learning scikit-learn sklearn-pandas

【解决方案1】：

您可以使用TransformerMixin 定义自定义转换器。这是一个简单的示例，如何定义一个简单的转换器并将其包含在管道中：

df = pd.DataFrame({'workclass':['class1', np.nan, 'Some other class', 'class1', 
                                np.nan, 'class12', 'class2', 'class121'], 
                   'color':['red', 'blue', np.nan, 'pink',
                            'green', 'magenta', np.nan, 'yellow']})
# train test split of X
df_train = df[:3]
df_test = df[3:]

print(df_test)

  workclass    color
3    class1     pink
4       NaN    green
5   class12  magenta
6    class2      NaN
7  class121   yellow

我们的想法是使用df_train 数据框进行拟合，并在df_test 上复制转换。我们可以定义继承自 TransformerMixin 的自定义转换类：

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.base import TransformerMixin

class InputColName(TransformerMixin):

    def fit(self, X, y):
        self.fill_with = X.columns
        return self

    def transform(self, X):
        return np.where(X.isna(), 'No ' + self.fill_with, X)

然后将其包含在您的管道中（此处仅使用InputColName 以保持示例简单）并将其与训练数据相匹配：

pipeline = Pipeline(steps=[
  ('inputter', InputColName())
])
pipeline.fit(df_train)

现在如果我们尝试用看不见的数据进行转换：

print(pd.DataFrame(pipeline.transform(df_test), columns=df.columns))

      workclass     color
0        class1      pink
1  No workclass     green
2       class12   magenta
3        class2  No color
4      class121    yellow

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以像这样自定义simpleImputer！

from sklearn.impute import SimpleImputer

class customImputer(SimpleImputer):
    def fit(self, X, y=None):
        self.fill_value = ['No '+c for c in X.columns]
        return super().fit(X, y)


df = pd.DataFrame({'workclass': ['classA', 'classB', np.NaN],
                   'fruit': ['apple',np.NaN,'orange']})
df

#   workclass   fruit
#0  classA  apple
#1  classB  NaN
#2  NaN orange

customImputer(strategy='constant').fit_transform(df)

#array([['classA', 'apple'],
#       ['classB', 'No fruit'],
#       ['No workclass', 'orange']], dtype=object)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以定义一个自定义函数并使用FunctionTransformer 调用它：

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer

def custom_fillna(X):
    return X.fillna('NONE')

custom_imputer = FunctionTransformer(custom_fillna)
custom_imputer.transform(X)

【讨论】：