Dataframe разного размера, но без разницы в столбцах

Я реализую модель XG Boost. Я провел тестовое разделение на фрейме данных с 91 столбцом. Я хочу использовать свою модель в новом фрейме данных, столбцы которого отличаются от моего тренировочного набора. Я удалил лишние столбцы и добавил те, которые присутствовали в наборе данных поезда, а не новый.

Однако я не могу использовать модели, потому что новый набор не имеет такого же количества столбцов, но когда я вычисляю список различий в столбцах, список пуст.

Dataframe разного размера, но без разницы в столбцах

У вас есть идея, как я могу исправить эту проблему?

Спасибо заранее за ваше время !

python pandas dataframe xgboost columnsorting

06.05.2022 09:52

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете попробовать так:

import pandas as pd

X_PAU = pd.DataFrame({'test1': ['A', 'A'], 'test2': [0, 0]})
print(len( X_PAU.columns ))
X = pd.DataFrame({'test1': ['A', 'A']})
print(len( X.columns ))

# Your implimentation
print(set(X.columns) - set(X_PAU.columns)) #This should be empty set

#
print(X_PAU.columns.difference(X.columns).tolist()) # this will print the missing column name
print(len(X_PAU.columns.difference(X.columns).tolist())) # this will print the difference number

Выход: