Сохранять заголовки после преобразования данных

Question

Я работаю со sklearn и pandas с некоторыми микрочипами, и у меня есть DataFrame pandas с каждым именованным столбцом.Итак, я делаю некоторые преобразования в фрейм данных, по сути, выбор объектов.

data = pd.read_csv("data.txt")
print(data)

В результате

    1007_s_at  1053_at       ...         AFFX-TrpnX-5_at  AFFX-TrpnX-M_at
0     3.96932  2.52634       ...                 2.09691          1.99123
1     4.10452  2.43457       ...                 2.28103          2.06446
2     3.95308  2.36736       ...                 2.11059          1.80618
3     3.99712  2.55388       ...                 2.13354          1.91908
4     3.95279  2.21484       ...                 2.22531          2.03342
..        ...      ...       ...                     ...              ...
96    3.79560  2.74194       ...                 2.01703          2.03743
97    3.79817  2.47422       ...                 2.12385          2.07188
98    3.84186  2.59329       ...                 2.16435          1.69897

[99 rows x 22283 columns]

Как мы видим, у каждого столбца есть имя.

Затем я удаляю некоторые столбцы с помощью метода VarianceThreshold

data = VarianceThreshold(0.04).fit_transform(data)
print(data)
print("After Variance Threshold data shape: ", data.shape)

Таким образом, новые данные выглядят как

[[4.1835  2.20952 2.41664 ... 2.21748 2.69197 2.41996]
 [3.82478 2.2878  1.69897 ... 1.87506 2.09691 2.35411]
 [4.1503  2.32015 2.35793 ... 2.01284 2.2833  2.15534]
 ...
 [3.85576 3.26694 2.71684 ... 2.68305 3.18298 2.83378]
 [3.25912 2.04922 2.58092 ... 2.0607  2.66932 2.42325]
 [3.34044 2.24551 2.60097 ... 2.03743 2.31806 2.35984]]
After Variance Threshold data shape:  (99, 5002)

Теперь данные представляют собой массив numpy, и я потерялзаголовки каждого столбца, который остается от исходного кадра данных.

Есть ли способ сохранить их с помощью панд / numpy?

Answer 1

Вы можете использовать get_support, чтобы получить маску, а не результат:

In [11]: df = pd.DataFrame([[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]], columns=list("ABCD"))

In [12]: df
Out[12]:
   A  B  C  D
0  0  2  0  3
1  0  1  4  3
2  0  1  1  3

In [13]: VarianceThreshold().fit(df).get_support()
Out[13]: array([False,  True,  True, False])

In [14]: df.loc[:, VarianceThreshold().fit(df).get_support()]
Out[14]:
   B  C
0  2  0
1  1  4
2  1  1

В вашем примере:

df.loc[:, VarianceThreshold(0.04).fit(data).get_support()]