`sklearn.compose`.make_column_selector¶

sklearn.compose.make_column_selector()¶

Crea un invocable para seleccionar columnas que se usarán con ColumnTransformer.

make_column_selector puede seleccionar columnas basadas en el tipo de datos o el nombre de las columnas con un regex. Cuando se utilizan varios criterios de selección, all los criterios deben coincidir para que una columna sea seleccionada.

Parámetros

patternstr, default=None: Se incluirán los nombres de las columnas que contengan este patrón regex. Si es None, la selección de la columna no será seleccionada en base al patrón.
dtype_includedtype de columna o lista de dtypes de columna, default=None: Una selección de dtypes a incluir. Para más detalles, ver pandas.DataFrame.select_dtypes.
dtype_excludedtype de columna o lista de dtypes de columna, default=None: Una selección de dtypes a excluir. Para más detalles, ver pandas.DataFrame.select_dtypes.

Devuelve

selectorcallable o invocable: Invocable para que la selección de columnas sea utilizada por un ColumnTransformer.

Ver también

ColumnTransformer: Clase que permite combinar las salidas de múltiples objetos transformadores utilizados en los subconjuntos de columnas de los datos en un único espacio de características.

Ejemplos

>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
>>> from sklearn.compose import make_column_transformer
>>> from sklearn.compose import make_column_selector
>>> import pandas as pd  
>>> X = pd.DataFrame({'city': ['London', 'London', 'Paris', 'Sallisaw'],
...                   'rating': [5, 3, 4, 5]})  
>>> ct = make_column_transformer(
...       (StandardScaler(),
...        make_column_selector(dtype_include=np.number)),  # rating
...       (OneHotEncoder(),
...        make_column_selector(dtype_include=object)))  # city
>>> ct.fit_transform(X)  
array([[ 0.90453403,  1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [-1.50755672,  1.        ,  0.        ,  0.        ],
       [-0.30151134,  0.        ,  1.        ,  0.        ],
       [ 0.90453403,  0.        ,  0.        ,  1.        ]])

Ejemplos usando `sklearn.compose.make_column_selector`¶

sklearn.compose.make_column_selector¶

Ejemplos usando sklearn.compose.make_column_selector¶

`sklearn.compose`.make_column_selector¶

Ejemplos usando `sklearn.compose.make_column_selector`¶