ColumnTransformer()函数

工作中常使用的数据转换有很多，比如SimpleImputer类可用于替换缺少的值，MinMaxScaler类可用于缩放数值，而OneHotEncoder可用于编码分类变量。

ColumnTransformer()在Python的机器学习库scikit-learn中，可以选择地进行数据转换。例如，它允许将特定的转换或转换序列仅应用于数字列，而将单独的转换序列仅应用于类别列。

要使用ColumnTransformer，必须指定一个转换器列表。每个转换器是一个三元素元组，用于定义转换器的名称，要应用的转换以及要应用于其的列索引，例如：（名称，对象，列）

1. ColumnTransformer将OneHotEncoder应用于列0和1。

transformer = ColumnTransformer(transformers=[('cat', OneHotEncoder(), [0, 1])])

2. 对数字列0和1应用具有中值插补的SimpleImputer，对分类列2和3应用最频繁插补的SimpleImputer。

t = [('num', SimpleImputer(strategy='median'), [0, 1]), ('cat', SimpleImputer(strategy='most_frequent'), [2, 3])]
transformer = ColumnTransformer(transformers=t)

3. 如果第0列和第1列是数字列，而第2列和第3列是分类列，而我们只想转换分类数据并不改变数字列，则可以按以下方式定义ColumnTransformer

transformer = ColumnTransformer(transformers=[('cat', OneHotEncoder(), [2, 3])], remainder='passthrough')

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