Есть ли способ быстро собрать категориальные признаки в DataFrames на Julia?

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Понимание проблемы
Альтернативные подходы
Заключение

Вопрос или проблема

Я использую Julia 0.6.3 с Dataframes.jl

Мне было интересно, есть ли способ легко получить категориальные признаки в Julia?

Для больших наборов данных может быть невозможно ввести все вручную.

Мой обходной путь — полагаться на строки и, как правило, низкую кардинальность, но это не безупречно.

Мой обходной путь на данный момент:

cat_cols = []
for col in cols
    if contains(string(typeof(X_train[col])),"String") == true
        push!(cat_cols,col)
    end
end

Но это выглядит довольно некрасиво, и я не ловлю закодированные метки, потому что они являются целыми числами.

Я также мог бы попытаться полагаться на низкое количество уникальных значений, но тогда разряженные признаки тоже будут учитываться.

Есть идеи? Спасибо!

Я думаю, что вы можете использовать функцию eltypes в DataFrames.

categorical_indices = eltypes(X_train) .== String
categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices]

Это должно предоставить вектор символов для каждого из категориальных столбцов.

Ответ или решение

Для быстрого сбора категориальных признаков в Julia с использованием пакета DataFrames.jl, существует несколько эффективных подходов. Рассмотрим, как можно реализовать этот процесс, избегая ограничений, связанных с ручным вводом данных.

Понимание проблемы

Вы используете версию Julia 0.6.3 вместе с DataFrames.jl, и ваша текущая реализация основана на проверке типа данных столбца. Данный подход может оказаться неэффективным, особенно при работе с большими наборами данных, где ручной ввод данных становится трудоемким. Также стоит учесть, что числовые значения, представляющие закодированные метки (label encoded values), могут быть упущены из виду.

Альтернативные подходы

Использование функции eltypes:
Одним из наиболее простых способов нахождения категориальных признаков является использование функции eltypes, которая позволяет получить типы элементов каждого столбца в DataFrame. Вы можете выполнить следующий код:
```
using DataFrames

categorical_indices = eltypes(X_train) .== String
categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices] 
```
Этот код позволяет получить вектор символов, где содержатся все именованные категории столбцов. Вам потребуется убедиться, что в вашем DataFrame все категориальные переменные представлены в виде строк, так как данная проверка производится только для типа String.
Расширение проверки типов:
Ваша текущая реализация не учитывает целочисленные значения, представляющие категориальные признаки. Вы можете расширить проверку, добавив условия для Categorical значений и целочисленных столбцов:
```
using DataFrames

categorical_indices = (eltypes(X_train) .== String) .| (eltypes(X_train) .== Categorical)
categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices]
```
Это позволит вам получить не только строковые, но и категориальные данные, что значительно упростит анализ.
Определение уникальных значений:
В качестве альтернативы можно проанализировать количество уникальных значений в столбцах. Вы можете определить, подходящий ли столбец является категориальным исходя из его уникальности. Например, можно считать столбец категориальным, если он содержит небольшое количество уникальных значений:
```
max_unique = 10  # Установите максимальное количество уникальных значений для категориальных столбцов
categorical_columns = [col for col in names(X_train) if nlevels(X_train[!, col]) <= max_unique]
```

Заключение

Каждый из этих способов предоставляет компетентные и быстрые методы для сбора категориальных признаков в ваших данных. Выбор подходящего инструмента зависит от вашей конкретной задачи и структуры данных. Рекомендую использовать комбинацию из подходов, чтобы укрепить надежность и точность ваших анализов. Эти методы помогут вам эффективно управлять большими наборами данных и избегать рутинной работы с ручным вводом.