Python pandas特征选择

Python Pandas 中的特征选择方法与实现
在数据分析和机器学习领域，特征选择是一个重要的预处理步骤。通过减少无关或冗余特征的数量，可以提高模型性能并降低训练时间。以下是基于 Pandas 的几种常见特征选择方法及其具体实现。
1. 删除缺失值过多的列
如果某些列中的大部分数据都为空，则这些列可能对分析无益。可以通过统计每列中非空值的比例来删除那些比例低于阈值的列。
import pandas as pd

def drop_high_missing_columns(df, threshold=0.7):
"""
删除缺失值超过指定比例的列。

参数:
df (pd.DataFrame): 输入的数据框。
threshold (float): 缺失值比例阈值，默认为 0.7。

返回:
pd.DataFrame: 处理后的数据框。
"""
missing_ratio = df.isnull().mean()
columns_to_drop = missing_ratio[missing_ratio > threshold].index
return df.drop(columns=columns_to_drop)

df_cleaned = drop_high_missing_columns(df) # 应用函数[^4]
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2. 使用唯一值筛选特征
对于分类变量，如果某一列具有太多唯一的类别或者只有一个固定值，则该列通常不具备预测能力。
def filter_unique_value_columns(df, max_unique=10):
"""
过滤掉唯一值数量超出范围的列。

参数:
df (pd.DataFrame): 数据框。
max_unique (int): 允许的最大唯一值数目，默认为 10。

返回:
pd.DataFrame: 筛选后的数据框。
"""
unique_counts = df.nunique()
filtered_cols = unique_counts[unique_counts <= max_unique].index
return df[filtered_cols]

df_filtered = filter_unique_value_columns(df) # 应用函数[^5]
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3. 利用相关系数矩阵进行特征选择
高维数据集中可能存在高度相关的特征，这可能导致多重共线性问题。因此，可以计算皮尔逊相关系数，并移除与其他特征强相关的特征。
def remove_highly_correlated_features(df, threshold=0.9):
"""
移除高度相关的特征。

参数:
df (pd.DataFrame): 数据框。
threshold (float): 相关系数绝对值的阈值，默认为 0.9。

返回:
pd.DataFrame: 经过优化的数据框。
"""
corr_matrix = df.corr().abs()
upper_triangle = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(bool))
to_drop = [column for column in upper_triangle.columns if any(upper_triangle[column] > threshold)]
return df.drop(columns=to_drop)

df_optimized = remove_highly_correlated_features(df) # 应用函数[^6]
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4. 基于业务逻辑手动挑选特征
有时可以根据实际需求保留特定字段而丢弃其他不必要字段。例如，在电子商务场景下，“购买金额”可能是更关键的因素之一。
selected_features = ['feature_1', 'feature_2', 'target']
df_selected = df[selected_features] # 手动选取所需列[^7]
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以上介绍了四种常见的利用 Pandas 实现特征选择的方法，它们分别针对不同类型的特征进行了处理。值得注意的是，虽然上述操作均依赖于 Pandas 提供的功能完成初步过滤工作，但在后续建模阶段仍需结合算法特性进一步调整输入维度。