Python – 从数据集中删除常量特征

数据集往往会包含许多的特征，常常会遇到有些特征的取值都是相同的情况，这些特征对数据的分析和建模毫无帮助，因此需要将这些特征从数据集中删除掉。本文将介绍如何使用Python从数据集中删除常量特征。

安装所需库

在开始之前，需要安装pandas库和numpy库，可以通过以下命令进行安装：

pip install pandas numpy

删除常量特征

下面是一个示例数据集，其中包含了4个特征，其中第一个特征和第四个特征的取值都是相同的：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'feat1': [1, 2, 3, 1], 'feat2': [3, 4, 5, 6], 'feat3': [7, 8, 9, 10], 'feat4': [1, 4, 7, 1]})

print(data)

输出结果为：

   feat1  feat2  feat3  feat4
0      1      3      7      1
1      2      4      8      4
2      3      5      9      7
3      1      6     10      1

接下来，使用pandas库中的duplicated()函数来查找重复的特征。

# 查找重复的特征，并返回一个布尔数组
duplicated_feats = data.columns[data.nunique() == 1]

# 删除常量特征
data.drop(duplicated_feats, axis=1, inplace=True)

print(data)

输出结果为：

   feat2  feat3
0      3      7
1      4      8
2      5      9
3      6     10

可以发现，第一列和第四列已经被删除了。其中，nunique()函数用于计算每个特征的不同取值的数量，如果只有一个不同的取值，则认为这是一个常量特征。duplicated()函数用于查找重复的特征，返回一个布尔数组，True表示重复的特征，False表示不重复的特征。最后使用drop()函数将重复的特征从数据中删除。

总结

本文介绍了如何使用Python从数据集中删除常量特征，在进行数据分析和建模时，常量特征会干扰模型的准确度，因此需要将这些特征从数据中删除以提高模型的准确度。