sklearn：使用 ColumnTransformer 链接多个变压器

Question

如何使用 ColumnTransformer API将多个转换器应用到单个pandas DataFrame 列？例如，我想取立方根，然后标准化 DataFrame 列中的值：df = pd.DataFrame(  np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]]),  columns=['a', 'b', 'c'])transformer = ColumnTransformer(  [    ('root3_std', StandardScaler() + FunctionTransformer(np.cbrt), 'a') <-- pseudocode  ],  remainder='passthrough')如果我写transformer = ColumnTransformer(  [    ('root3', FunctionTransformer(np.cbrt), 'a'),    ('standardize', StandardScaler(), 'a')  ],  remainder='passthrough')我得到两列独立的列，一列包含立方根，另一列包含标准化原始值。如何一次性应用两个变压器？

Answer 1

from sklearn.pipeline import Pipeline

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer, StandardScaler

df = pd.DataFrame(

np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.]]),

columns=['a', 'b', 'c']

)

pipe = Pipeline([('function_transformer', FunctionTransformer(np.cbrt)), 

                 ('standard_scalar', StandardScaler())])

pipe.fit_transform(df[['a']])

#op

array([[-1.32381804],

   [ 0.23106179],

   [ 1.09275626]])