Предположим, у меня есть такой фрейм данных:
Height Speed
0 4.0 39.0
1 7.8 24.0
2 8.9 80.5
3 4.2 60.0
Затем, с помощью извлечения некоторых функций, я получаю следующее:
0 39.0
1 24.0
2 80.5
3 60.0
Однако я хочу, чтобы это был кадр данных, где индекс столбца все еще там. Как бы вы получили следующее?
Speed
0 39.0
1 24.0
2 80.5
3 60.0
Я ищу ответ, который сравнивает оригинал с новым столбцом и определяет, что новый столбец должен называться Speed. Другими словами, он не должен просто переименовывать новый столбец «Скорость».
Вот извлечение функции: пусть X будет исходным кадром данных, а X1 будет возвращенным массивом, в котором отсутствует имя столбца.
svc = SVC(kernel="linear")
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(2),
scoring='accuracy')
X1=rfecv.fit_transform(X, y)
Спасибо
EDIT:
Для комментариев, которые я получаю, я проясню свою двусмысленность. Я полагаю, что метод извлечения признаков, приведенный выше, использует фрейм данных или серию / массив. Затем он возвращает массив. Я передаю в него фрейм данных. Этот фрейм данных содержит метки столбцов и данные. Однако он возвращает массив, в котором отсутствуют имена столбцов. Еще одна оговорка - это должно быть неоднозначно в целом. Я не могу явно назвать свои столбцы, потому что столбцы будут меняться в моей программе. Он может возвращать два массива, четыре массива ... Я ищу метод, который сравнивает исходный фрейм данных с массивом (ами), заданным после извлечения функции, и понимает, что новый массив является «подмножеством» исходного фрейма данных. Затем пометьте его оригинальными названиями столбцов. Дайте мне знать ваши мысли по этому поводу! Извините, ребята, и спасибо за вашу помощь.