ML之FE：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)

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特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)

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特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)

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      <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
     
    
   

    

     

    
    

     

      RangeIndex: 768 entries, 0 to 767
     
    
   

    

     

    
    

     

      Data columns (total 9 columns):
     
    
   

    

     

    
    

     
 # Column Non-Null Count Dtype 
     
    
   

    

     

    
    

     

      ---  ------ --------------  -----  
     
    
   

    

     

    
    

     
 0   Pregnancies 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 1   Glucose 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 2   BloodPressure 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 3   SkinThickness 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 4   Insulin 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 5   BMI 768 non-null float64
     
    
   

    

     

    
    

     
 6   DiabetesPedigreeFunction  768 non-null float64
     
    
   

    

     

    
    

     
 7   Age 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     
 8   Outcome 768 non-null int64  
     
    
   

    

     

    
    

     

      dtypes: float64(2), int64(7)
     
    
   

    

     

    
    

     

      memory usage: 54.1 KB
     
    
   

    

     

    
    

     

      None
     
    
   

    

     

    
    

     

         Pregnancies  Glucose  BloodPressure  SkinThickness   BMI  Outcome
     
    
   

    

     

    
    

     

      0 6 148 72 35  33.6 1
     
    
   

    

     

    
    

     

      1 1 85 66 29  26.6 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      2 8 183 64 0  23.3 1
     
    
   

    

     

    
    

     

      3 1 89 66 23  28.1 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      4 0 137 40 35  43.1 1
     
    
  
 

实现代码

  

   

    

     

    
    

     

      # ML之DS：特征工程中的特征拼接处理(常用于横向拼接自变量特征和因变量特征)
     
    
   

    

     

    
    

     

      import pandas as pd
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      data_frame=pd.read_csv('data_csv_xls\diabetes\diabetes.csv')
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(data_frame.info())
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      col_label='Outcome'
     
    
   

    

     

    
    

     

      cols_other=['Pregnancies','Glucose','BloodPressure','SkinThickness','BMI']
     
    
   

    

     

    
    

     

      data_X=data_frame[cols_other]
     
    
   

    

     

    
    

     

      data_y_label_μ=data_frame[col_label]
     
    
   

    

     

    
    

     

      data_dall = pd.concat([data_X, data_y_label_μ], axis=1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(data_dall.head())
     
    
  
 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/115333547