Итак, моя проблема состоит в том, что sklearn.compose.ColumnTransformer не помещается в новые столбцы на своей предыдущей позиции. У меня есть код для замены категориальных данных:
labelEncoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:, 1] = labelEncoder_X_1.fit_transform(X[:, 1])
labelEncoder_X_2 = LabelEncoder()
X[:, 2] = labelEncoder_X_2.fit_transform(X[:, 2])
columnTransformer_1 = ColumnTransformer([('geographic and gender', OneHotEncoder(), [1, 2])], remainder='passthrough')
X = columnTransformer_1.fit_transform(X)
Это нормальная работа
Остаток = 'Passthrough'
Это просто отбросить другие столбцы после преобразованных столбцов?
Итак, как я могу реорганизовать это, чтобы получить X с previous [0] столбцом, а затем с previous [1,2]. Теперь я получаю X с неправильной последовательностью: закодированные столбцы идут в начале массива, затем другие столбцы.