Scikit-Learn, пользовательский трансформатор: ColumnSelectTransformer - PullRequest
Новая
       18

Scikit-Learn, пользовательский трансформатор: ColumnSelectTransformer

0 голосов
/ 07 октября 2019

По данным 

%%bash
mkdir data
wget http://dataincubator-wqu.s3.amazonaws.com/mldata/providers-train.csv -nc -P ./ml-data
wget http://dataincubator-wqu.s3.amazonaws.com/mldata/providers-metadata.csv -nc -P ./ml-data

Мне было поручено выполнить следующие фрагменты кода. 

simple_cols = ['BEDCERT', 'RESTOT', 'INHOSP', 'CCRC_FACIL', 'SFF', 'CHOW_LAST_12MOS', 'SPRINKLER_STATUS', 'EXP_TOTAL', 'ADJ_TOTAL']

class ColumnSelectTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, columns):
        self.columns = columns

    def fit(self, X, y=None):
        return self

    def transform(self, X):
        if not isinstance(X, pd.DataFrame):
            X = pd.DataFrame(X)
        return X[self.columns]

simple_features = Pipeline([
    ('cst', ColumnSelectTransformer(simple_cols)),
])

assert data['RESTOT'].isnull().sum() > 0
assert not np.isnan(simple_features.fit_transform(data)).any()

, чтобы выполнить эту проверку утверждения 

assert data['RESTOT'].isnull().sum() > 0
assert not np.isnan(simple_features.fit_transform(data)).any()

Но я не смог пройти проверку утверждения. Ниже приведена моя попытка: 

simple_cols = ['BEDCERT', 'RESTOT', 'INHOSP', 'CCRC_FACIL', 'SFF', 'CHOW_LAST_12MOS', 'SPRINKLER_STATUS', 'EXP_TOTAL', 'ADJ_TOTAL']

class ColumnSelectTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, columns):
        self.columns = columns

    def fit(self, X, y=None):
        return self

    def transform(self, X):
        if not isinstance(X, pd.DataFrame):
            X = pd.DataFrame(X)
        X.dropna(inplace=True)
        return X[self.columns].values()

simple_features = Pipeline([
    ('cst', ColumnSelectTransformer(simple_cols)),
])

Буду признателен за любую помощь, которую я могу получить, спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 10 октября 2019

Проблема была в 

return X[self.columns].values()

Правильный оператор возврата должен был быть 

return X[self.columns].values
...