小编Dov*_*Dov的帖子

在scikit-learn中有没有内置的做暴力特征选择的方法？即彻底评估输入特征的所有可能组合,然后找到最佳子集.我熟悉"递归特征消除"类,但我特别感兴趣的是一个接一个地评估输入特征的所有可能组合.

我在python中有以下panda MultiIndex数据帧

             0         1         2         3 
bar one  0.000000 -0.929631  0.688818 -1.264180
    two  1.130977  0.063277  0.161366  0.598538
baz one  1.420532  0.052530 -0.701400  0.678847
    two -1.197097  0.314381  0.269551  1.115699
foo one -0.077463  0.437145 -0.202377  0.260864
    two -0.815926 -0.508988 -1.238619  0.899013
qux one -0.347863 -0.999990 -1.428958 -1.488556
    two  1.218567 -0.593987  0.099003  0.800736

我的问题,如何过滤掉:

1. 在上面的示例中,包含零值的列 - 列0.

2. 用rerade到行过滤.我如何单独使用0:(bar,one)过滤行？如何过滤(bar,one)和(bar,two)？

   (我不是母语英语的道歉;)