def transform_new_features(self,X,features_scores): features_list= features_scores['feature'].values new_features = X.loc[:, features_list] return new_features
时间: 2023-08-20 12:05:11 浏览: 38
这是一个定义在类中的函数,该函数的输入参数包括一个DataFrame对象X和一个DataFrame对象features_scores,其作用是将X中的特征列按照features_scores中的顺序进行重排,并生成一个新的DataFrame对象new_features。具体地,该函数首先从features_scores中提取出特征列名称,存储在列表features_list中;然后,使用loc方法从X中选取特征列,仅保留features_list中包含的特征列,并将其存储到新的DataFrame对象new_features中。最后,该函数返回生成的new_features对象。该函数的输出是一个新的DataFrame对象new_features,其包含了X中包含的特征列,但是按照features_scores中的顺序进行了重排。
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def prepare_features_scores_list(self,features): features_scores = pd.DataFrame() features_scores.insert(0, 'feature', list(features)) return features_scores
这是一个定义在类中的函数,该函数的输入参数是一个DataFrame对象features,其作用是将特征列按照原有顺序生成一个新的DataFrame对象features_scores,并且在features_scores的第一列插入一个'feature'列,该列的值为原有特征列的列名。具体地,该函数首先创建一个空的DataFrame对象features_scores,然后使用insert方法在其第0列插入一个'feature'列,该列的值为原有DataFrame对象features的列名,最后返回生成的features_scores对象。该函数的输出是一个新的DataFrame对象features_scores,其包含了原有DataFrame对象features的特征列及其列名。
def filter_by_decision(self,features_scores): filtered= features_scores.loc[(features_scores['decision'] == True)] return filtered
这是一个定义在类中的函数,该函数的输入参数是一个DataFrame对象features_scores,其作用是从features_scores中筛选出决策列值为True的行,并生成一个新的DataFrame对象filtered。具体地,该函数使用pandas库中的loc方法,对features_scores对象进行筛选,选取决策列decision值为True的所有行,并将其存储到filtered对象中。最后,该函数返回生成的filtered对象。该函数的输出是一个新的DataFrame对象filtered,其包含了原有DataFrame对象features_scores中决策列decision值为True的所有行。