целевая кодировка с несколькими столбцами

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Энкодирование целевого признака с использованием нескольких столбцов: Возможные ошибки и их решение
1. Описание проблемы
2. Анализ возможных причин
3. Шаги для устранения ошибки
4. Пример кода с отладкой
Заключение

Вопрос или проблема

Я пытаюсь выполнить целевое кодирование с несколькими столбцами в датафрейме, и получаю сообщение об ошибке, которое не понимаю.

Вот фрагмент кода.

X['Код района Кодированный'] = encoder.fit_transform(X['Код района'], y)
X['Код объекта Кодированный'] = encoder.fit_transform(X['Код объекта'],y)
X['Имя объекта Кодированное'] = encoder.fit_transform(X['Имя объекта'],y)

Он всегда выполняет первую строку, а затем выдает сообщение об ошибке на второй строке, давая ошибку ключа вместе с ключом, который возникает во второй паре квадратных скобок на первой строке. Таким образом, в этом случае, например, “Ошибка ключа: ‘Код района'”.

Я могу показать больше кода или больше деталей сообщения об ошибке, если это необходимо.

Можно ли по этому понять, что может быть не так?

Добавлено позже: Вот фрагмент кода, добавленный позже, чтобы попытаться найти ошибку.

encoded_df['Код района Кодированный'] = encoder.fit_transform(X['Код района'], y)
for col in X.columns:
    print(col)
print(X)

dataset=[['том',10,7],['патрик',15,8],['джон',25,11]]

Y = pd.DataFrame(dataset, columns = ['a','b','c'])
encoded_df2 = encoder.fit_transform(Y['b'],Y['c'])
encoded_df2 = encoder.fit_transform(Y['a'],Y['c'])
print('Это сделано')

Это снова вызывает то же сообщение об ошибке, заканчиваясь ошибкой ключа: ‘Код района’, так что кажется, что происходит что-то такое, что когда вы запускаете эту функцию дважды, вы получаете ошибку ключа с первым разом, когда вы ее запустили. Нужно ли видеть оригинальный датафрейм X, чтобы понять, почему эта ошибка возникает?

Ошибка означает, что у вас нет имени столбца ‘Код района’ в датафрейме X.
Обратите внимание на заглавные буквы и пробелы.

Ответ или решение

Энкодирование целевого признака с использованием нескольких столбцов: Возможные ошибки и их решение

Вы пытаетесь выполнить целевое кодирование (target encoding) в вашем DataFrame, и сталкиваетесь с проблемами, связанными с KeyError. Давайте рассмотрим ваше обращение более подробно и попробуем выявить причину возникновения этой ошибки.

1. Описание проблемы

Вы используете метод fit_transform из вашего энкодера для нескольких столбцов в DataFrame X, однако получаете ошибку KeyError, указывающую на то, что такого столбца, как ‘District Code’, не существует. При последующих вызовах функция вызывает ошибку, связанный с тем же столбцом.

Пример вашего кода:

X['District Code Encoded'] = encoder.fit_transform(X['District Code'], y)
X['Property id Encoded'] = encoder.fit_transform(X['Property id'], y)
X['Property name Encoded'] = encoder.fit_transform(X['Property name'], y)

2. Анализ возможных причин

Основная причина возникновения ошибки может быть следующей:

Неправильное имя столбца: Убедитесь, что в DataFrame X действительно существует столбец с именем ‘District Code’. Даже небольшая ошибка, такая как лишние пробелы или неверный регистр, может привести к возникновению KeyError. Проверить имена всех столбцов можно с помощью:
```
print(X.columns.tolist())
```
Изменение структуры DataFrame: Если в коде есть участки, которые изменяют структуру X между вызовами, это также может привести к подобным ошибкам.
Проблемы с предыдущими вызовами: Иногда, если какой-то столбец был переименован или удален в результате предыдущих манипуляций с данными, это также может приводить к ошибкам.

3. Шаги для устранения ошибки

Проверка имен столбцов: Сначала убедитесь, что в DataFrame X все имена столбцов написаны правильно:
```
print(X.columns)
```
Кодирование с использованием различных методов: Вместо многократного вызова fit_transform, лучше всего создать отдельный энкодированный DataFrame для каждого столбца, или использовать один метод кодирования с использованием всех столбцов. Например:
```
for col in ['District Code', 'Property id', 'Property name']:
   if col in X.columns:
       X[f'{col} Encoded'] = encoder.fit_transform(X[col], y)
   else:
       print(f'Column {col} does not exist in the DataFrame')
```
Использование отладочных сообщений: Для диагностики проблем корректно добавьте вывод текущих данных, чтобы видеть структуру DataFrame в каждом шаге кодирования. Например:
```
print("Current DataFrame structure: ", X.head())
```

4. Пример кода с отладкой

Объединенный подход для кодирования с отладкой может выглядеть следующим образом:

import pandas as pd

# Предполагаемый DataFrame X
X = pd.DataFrame({
    'District Code': ['A', 'B', 'C'],
    'Property id': [1, 2, 3],
    'Property name': ['House', 'Flat', 'Cottage']
})

y = [0, 1, 0]  # Пример целевой переменной

# Проверка доступности столбцов
for col in ['District Code', 'Property id', 'Property name']:
    if col in X.columns:
        X[f'{col} Encoded'] = encoder.fit_transform(X[col], y)
    else:
        print(f'Column {col} does not exist in the DataFrame')

print(X)

Заключение

Кодирование целевого признака – это важный этап подготовки данных для машинного обучения. Если возникают ошибки типа KeyError, всегда проверяйте имена столбцов и структуру вашего DataFrame. Удачи в вашем проекте! Если вам понадобятся дополнительные уточнения или помощь, не стесняйтесь обратиться.