Python 名称'；数据帧选择器'；没有定义

我目前正在阅读“使用Scikit学习和TensorFlow进行机器学习”。我在尝试重新创建转换管道代码时出错。我怎样才能解决这个问题

代码： 错误：

---------------------------------------------------------------------------
NameError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
43
44 num_管道=管道([
--->45（'selector'，DataFrameSelector（num_attribs）），
46（“插补器”，插补器（策略=“中值”），
47（'attribs_adder'，CombinedAttributesAdder（）），
NameError:未定义名称“DataFrameSelector”

DataFrameSelector

找不到，需要导入。它不是

sklearn

的一部分，但在以下位置可以使用相同名称的内容：

（）

这应该行得通

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, attribute_names):
        self.attribute_names = attribute_names
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return X[self.attribute_names].values

---

它可能会起作用。

如果您使用Sklearn和Tensorflow进行机器学习， 它就在下一页，一个定制的数据帧生成器

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, attribute_names):
        self.attribute_names = attribute_names
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return X[self.attribute_names].values

---

嘿，谢谢你的回复。当我读得更深入一点时，作者定义了一个DataFrameSelector类。当我把它放在我上面写的代码上面时，它似乎可以工作。但是，我得到了一个新的错误：有时参考源代码是好的：使用Scikit学习和TensorFlow进行机器学习第97页，你必须在这里添加适当的BaseStim导入转化子和转化子。

from sklearn_features.transformers import DataFrameSelector

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, attribute_names):
        self.attribute_names=attribute_names
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return X[self.attribute_names].values

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, attribute_names):
        self.attribute_names = attribute_names
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return X[self.attribute_names].values

from sklearn.pipeline import FeatureUnion
class DataFrameSelector(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, attribute_names):
        self.attribute_names = attribute_names
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return X[self.attribute_names].values