Pandas 熊猫数据帧使用列车数据中的列名在测试数据中选择相同的列名

我正在寻找一种方法来自动将特征位置

train2.iloc[：，2]

（代码仅给出特征位置）更改为特征名称，因为我的测试数据需要这些相同的特征进行预测，例如：

columns = ['m2','m4','m12','m14']. 

我的问题是，培训列车数据后选择的功能会根据使用的参数网格而变化

我如何在列车数据中将特征位置更改为特征名称，然后使用它们在测试数据中选择相同的特征名称

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谢谢。

如果您知道位置（例如，在您的示例中为2），您可以将其索引到列列表中。i、 e.train_df.columns[2]，然后您可以使用该选项选择测试集中的列，即test_df[train_df.columns[2]

感谢您的响应。问题是，我不知道选择了哪些列，我只想在测试数据中自动选择列车数据中选择的任何列。列车数据中选择的列一直在变化。您能给出一个代码示例吗？以及返回值的示例？听起来你好像得到了一个列索引列表，这使得你很难理解实际问题。好吧。。代码使用GridSearchCV来确定要保留的重要特性，这仍然不是很多，但希望这会有所帮助。如果您想在拟合之前执行特征选择，您可以在下面设置管道：或者，您可以使用GridSearchCV类的转换方法基于GridSearchCV的最佳参数转换训练和测试数据，在测试数据上调用该方法，以仅选择Ashtar的最佳参数，我的电话响了