Columnas distintas, tratos distintos en Python

ColumnTransformer enruta columnas numéricas y categóricas por caminos separados.

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler

preparador = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ("numeric", StandardScaler(), [0, 1]),
        ("categorical", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), [2]),
    ],
    remainder="drop",
)

filas = [[1.0, 10.0, "rojo"], [2.0, 20.0, "azul"], [3.0, 30.0, "rojo"]]
salida = preparador.fit_transform(filas)

print(salida.shape)
print(preparador.get_feature_names_out())

Cómo funciona

1. Cada entrada es (name, transformer, columns).
2. OneHotEncoder convierte categorías en columnas indicadoras.
3. remainder decide qué pasa con las columnas que no nombraste.

Palabras clave y builtins usados aquí

• print

El intento, en números

Líneas

16

Caracteres a escribir

458

Tokens

120

Ritmo de tres estrellas

105 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 105 tokens por minuto, este intento toma unos 69 segundos.

Escribe este fragmento

Paso 3 de 4 en Preprocesamiento; paso 6 de 25 en Machine learning con scikit-learn.

← Anterior Siguiente →