Python 反向消除：'；numpy.ndarray和#x27；对象没有属性'；列'；

我正在运行一个while循环以进行反向消除，该循环将删除/迭代删除具有最大值的属性（建议：使用p值<0.05的while循环）

回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
---->1列=列表（X列）
2 pmax=1
3而（len（cols）>0）：
4 p=[]
5 X_1=X[cols]
AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'columns'

什么编程语言？请编辑您的问题并添加相应的语言标记，同时将代码和错误消息作为单独的块放置。已编辑。如您所见，它无法识别column函数。您可以发布

df.head（）

的输出吗？您可以看到我在这里工作的内容：

X

是来自数据帧的

.values

。它是一个

numpy

数组。错误非常明显-这样的对象没有

columns

属性。之前您成功地使用了

dataframe.columns

。在Python中，属性和方法是特定对象类的属性。仅仅因为

dataframe

具有

columns

属性，并不意味着

ndarray

也具有属性。您需要注意类的文档，并跟踪每个变量的对象类型。

thefile=input("Enter filename:")
separator=input("Enter symbol of separator (comma, semicolon etc):")
targetvar=input("Enter name of target variable for prediction "
                "(note: this is case sensitive): ") # MEDV for Boston.csv

# Test with boston.csv and other CSVs

# Load Dataset
dataframe=pd.read_csv(thefile,sep=separator)

# Show first few data points of the dataset
print("This is the preview of the loaded data:")
df = pd.read_csv(thefile,sep=separator)
X = dataframe.loc[:,dataframe.columns != targetvar].values
y = dataframe.iloc[:,targetvarloc].values
df.head()

#Backward Elimination
cols = list(X.columns)
pmax = 1
while (len(cols)>0):
    p= []
    X_1 = X[cols]
    X_1 = sm.add_constant(X_1)
    model = sm.OLS(y,X_1).fit()
    p = pd.Series(model.pvalues.values[1:],index = cols)      
    pmax = max(p)
    feature_with_p_max = p.idxmax()
    if(pmax>0.05):
        cols.remove(feature_with_p_max)
    else:
        break
selected_features_BE = cols
print(selected_features_BE)