我正在编写带有自定义变压器的管道。当调用分类管道的 fit_transform 时，我得到了想要的结果，但是当调用 ColumnTransformer 的 fit_transform 时，我在自定义转换器的init中初始化的任何内容都会丢失。注意：为了可读性，不包括 numericTransformer 的代码
class categoryTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def __init__(self, use_dates=['year', 'month', 'day']):
self._use_dates = use_dates
print('==========>',self._use_dates)
def fit(self, X, y=None):
return self
def get_year(self, obj):
return str(obj)[:4]
def get_month(self, obj):
return str(obj)[4:6]
def get_day(self, obj):
return str(obj)[6:8]
def create_boolean(self, obj):
if obj == '0':
return 'No'
else:
return 'Yes'
def transform(self, X, y=None):
print(self._use_dates)
for spec in self._use_dates:
print(spec)
exec("X.loc[:,'{}'] = X['date'].apply(self.get_{})".format(spec, spec))
X = X.drop('date', axis=1)
X.loc[:,'yr_renovated'] = X['yr_renovated'].apply(self.create_boolean)
X.loc[:, 'view'] = X['view'].apply(self.create_boolean)
return X.values
cat_pipe = Pipeline([
('cat_transform', categoryTransformer()),
('one_hot', OneHotEncoder(sparse=False))])
num_pipe = Pipeline([
('num_transform', numericalTransformer()),
('imputer', SimpleImputer(strategy = 'median')),
('std_scaler', StandardScaler())])
full_pipe = ColumnTransformer([
('num', num_pipe, numerical_features),
('cat', cat_pipe, categorical_features)])
cat_pipe.fit_transform(data[categorical_features])#working fine
df2 = full_pipe.fit_transform(X_train)# __init__ initialisation lost
"output"
==========> ['year', 'month', 'day']
['year', 'month', 'day']
year
month
day
==========> None
None
在我无法调试的那个漫长的回溯之后。解决方法是如果我可以在转换函数本身中创建 use_dates=['year', 'month', 'day'] 但我想了解为什么会这样。