AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“target_names”-scikit答案

【问题标题】：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'target_names'- scikitAttributeError：“DataFrame”对象没有属性“target_names”-scikit
【发布时间】：2019-11-14 03:53:37
【问题描述】：

我正在尝试构建逻辑回归模型。读取数据集后。我得到了

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-b1fbf288405a> in <module>()
     21 df.head(10)  #This should print 10 rows
     22 
---> 23 df.target_names
     24 df.feature_names
     25 

C:\Users\HP\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in __getattr__(self, name)
   3612             if name in self._info_axis:
   3613                 return self[name]
-> 3614             return object.__getattribute__(self, name)
   3615 
   3616     def __setattr__(self, name, value):

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'target_names'

这就是我所做的

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn import preprocessing

# create header for dataset
header = ['age','bp','sg','al','su','rbc','pc','pcc',
    'ba','bgr','bu','sc','sod','pot','hemo','pcv',
    'wbcc','rbcc','htn','dm','cad','appet','pe','ane',
    'classification']
# read the dataset
df = pd.read_csv("C:\Users\HP\Documents\machine learning project\Chronic_Kidney_Disease\chronic_kidney_disease_full.arff",
        header=None,
        names=header
       )
# dataset has '?' in it, convert these into NaN
df = df.replace('?', np.nan)
# drop the NaN
df = df.dropna(axis=0, how="any")
df.head(10)  #This should print 10 rows

df.target_names
df.feature_names

谁能告诉我为什么会出现这个错误

【问题讨论】：

您没有名为 target_names 或 feature_names 的属性。如果您分享数据集的一些示例行并解释目标名称和特征名称（这是标题还是值）的含义，将更容易回答您的问题。

标签： python pandas machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

您必须定义 feature_names 和 target_names，因为它们不是原生 pandas 属性。如果您希望 df.feature_names 和 df.target_names 返回一组选择的列，则需要创建一个多索引并将 df.columns 设置为等于该列。多索引允许您创建多行标题或索引。这在此处进行了描述，可以应用于行或列。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html

【讨论】：