使用 ColumTransformer/FeatureUnion 后构建完整数据框（特征值 + 名称）的推荐方法是什么？

Question

我在 Internet 上多次看到这个主题，但从未见过一个完整、全面的解决方案，可以在所有用例中使用 sklearn 的当前库版本。有人可以尝试使用以下示例来解释应该如何实现吗？

在本例中，我使用以下数据集

data = pd.read_csv('heart.csv')

# Preparing individual pipelines for numerical and categorical features
pipe_numeric = Pipeline(steps=[
    ('impute_num', SimpleImputer(
        missing_values = np.nan, 
        strategy = 'median', 
        copy = False, 
        add_indicator = True)
    )
])

pipe_categorical = Pipeline(steps=[
    ('impute_cat', SimpleImputer(
        missing_values = np.nan, 
        strategy = 'constant', 
        fill_value = 99999,
        copy = False)
    ),
    ('one_hot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))
])

# Combining them into a transformer
transformer_union = ColumnTransformer([
    ('feat_numeric', pipe_numeric, ['age']),
    ('feat_categorical', pipe_categorical, ['cp']),
], remainder = 'passthrough')

# Fitting the transformer
transformer_union.fit(data)

# We can then apply and get the data in the following way
transformer_union.transform(data)

# And it has the following shape
transformer_union.transform(data).shape

现在的主要问题是：如何有效地将输出 numpy 数组与所有转换产生的新列名结合起来？这个例子虽然需要相当多的工作，但仍然相对简单，但是对于更大的管道，这可能会变得更加复杂。

# Transformers object
transformers = transformer_union.named_transformers_

# Categorical features (from transformer)
transformers['feat_categorical'].named_steps['one_hot'].get_feature_names()

# Numerical features (from transformer) - no names are available? 
transformers['feat_numeric'].named_steps['impute_num']

# All the other columns that were not transformed - no names are available?
transformers['remainder']

我检查了各种不同的例子，似乎没有任何灵丹妙药：

1. sklearn 本身不支持这一点 - 无法获得可以轻松与数组组合成新 DF 的列名对齐向量，但也许我错了 - 如果是这种情况，任何人都可以指出我的资源?

2. 有些人正在实施他们的自定义转换器/管道，但是当您想要构建大型管道时，这会变得有点忙

3. 是否有其他与 sklearn 相关的软件包可以缓解该问题？

我对 sklearn 的管理方式感到有点惊讶 - 在tidymodels生态系统中的 R 中（它仍在开发中，但尽管如此），使用prep和bake方法可以很容易地处理这个问题。我想它可以以某种方式以类似的方式完成。

全面检查最终输出对于数据科学工作至关重要 - 任何人都可以就最佳路径提出建议吗？

Answer 1

sklearn 开发人员正在致力于此；讨论涉及多个 SLEP 和许多问题。已经取得了一些进展，一些转换器实现了get_features_names，而另一些则在输入是 pandas 数据帧时具有跟踪列名称的内部属性。 ColumnTransformer确实有一个get_feature_names，但Pipeline没有，因此它在您的示例中会失败。

当前最完整的解决方案似乎是sklearn-pandas：
https://github.com/scikit-learn-contrib/sklearn-pandas

另一个有趣的方法隐藏在里面eli5。在它们中explain_weights，它们具有通用的功能transform_feature_names。它有一些专门的调度，但在其他方面尝试调用get_feature_names; 最值得注意的是，有一个调度Pipeline。不幸的是，目前这在使用 Pipeline 作为转换器的 ColumnTransformer 上会失败；有关示例和潜在的解决方法，请参阅/sf/answers/4348713911/ 。