Python 3.x 如何根据可用性将sklean pipeline应用于功能列表

我有一个熊猫数据框，有10个特性（例如，所有浮动）。鉴于特征的不同特征（例如，平均值），数据帧可分为4个子集：平均值=100

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对于每个子集，将应用不同的管道，但是，它们可能并不总是可用的，例如，数据集可能只包含mean将不同转换应用于不同特征集的方法是通过

ColumnTransformer

[1]。然后，您可以创建一个包含列名的列表，这些列名可以根据您想要的条件进行填充。然后，每个变压器将采用每个列表中列出的列，例如

cols\u mean\u lt0=[…]

，等等

话虽如此，你的方法在我看来并不好。您可能希望缩放特征，使其具有相同的平均值和标准。根据您将使用的算法，这可能是强制性的，也可能不是强制性的

[1]

编辑：

获取

转换器

，它是名称、元组和列的元组。您想要的是有多个变压器，每个变压器将处理不同的列。元组中的列可以用“string或int、类似数组的string或int、slice、布尔掩码数组或callable”表示。这里是我建议您传递列列表的地方

这样，你就可以有三个变压器，每一个都对应一个。现在，要指示希望每个转换器处理哪些列，只需创建三个列表，每个转换器一个。每列都将对应于其中一个列表。这很简单。在循环中，您可以检查每个列的平均值，然后将列名附加到对应于相应转换器的列表中

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希望这有帮助

谢谢你的回答。实际上，我使用make_column_transformer，它是ColumnTransformer的缩写。我的问题与子集的类型无关（它可以是10个分类特征，每个特征应用于不同的管道，最终形成一个长长的子集组合可能性列表）。问题是如何根据子集的可用性动态调用Transformer，而不使用这个嵌套if-elseedite答案的大列表。我希望现在可以清楚地知道，如何根据子集的可用性动态调用Transformer，而不必使用这个嵌套if-else的大列表。

if subset1 exists:
    make_column_transformer(pipeline1, subset1)
elif subset2 exists:
    make_column_transformer(pipeline2, subset2)
elif subset3 exists:
    make_column_transformer(pipeline3, subset3)
elif subset1 and subset 2 exists
    make_column_transformer([(pipeline1, subset1), (pipeline2, subset2)]
elif subset3 and subset 2 exists
    make_column_transformer([(pipeline3, subset3), (pipeline2, subset2)]
elif subset1 and subset 3 exists
    make_column_transformer([(pipeline1, subset1), (pipeline3, subset3)]
elif subset1 and subset2 and subset3 exists:
    make_column_transformer([(pipeline1, subset1), (pipeline2, subset2), (pipeline3, subset3)]