选择功能后打印列/变量名称

问题描述

我正在尝试在Iris dateset上选择功能。

我从Feature Selection with Univariate Statistical Tests引用

我正在使用以下几行，我想找出其主要功能：

import pandas
from pandas import read_csv
from numpy import set_printoptions
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif

dataframe = pandas.read_csv("C:\\dateset\\iris.csv"]))
array = dataframe.values
X = array[:,0:4]
Y = array[:,4]

test = SelectKBest(score_func=f_classif,k=2)
fit = test.fit(X,Y)

set_printoptions(precision=2)
arr = fit.scores_

print (arr)

# [ 119.26   47.36 1179.03  959.32]

要按得分显示前2名的索引，我添加了：

idx = (-arr).argsort()[:2]
print (idx)

# [2 3]

此外，我如何获得列/变量名（而不是它们的索引）？

解决方法

使用索引，这里可以使用列名，因为选择了前4列：

#first 4 columns
X = array[:,0:4]

cols = dataframe.columns[idx]

如果X变量的选择不同，则还应按位置DataFrame进行过滤：

#e.g. selected 3. to 7. column
X = array[:,2:6]

cols = dataframe.iloc[:,2:6].columns[idx]

,

import pandas
from pandas import read_csv
from numpy import set_printoptions
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif

dataframe = pandas.read_csv("iris.csv")
array = dataframe.values
X = array[:,0:4]
Y = array[:,4]

test = SelectKBest(score_func=f_classif,k=2)
fit = test.fit(X,Y)

set_printoptions(precision=2)
arr = fit.scores_

idx = (-arr).argsort()[:2]
print (idx)

print (arr)
#names=[dataframe.columns[j] for j in X]

names = dataframe.columns[idx]
print(names)

输出

[2 3]
[ 119.26   47.36 1179.03  959.32]
Index(['petal_length','petal_width'],dtype='object')