当数据框的行中有要素时，如何使用python选择要素

Question

我的数据框是这样的：其中px1，px2，... px99是占位符，并在数据框中显示为列。 它具有像5569、5282等的值，这是要选择的真实特征。 这些功能成千上万。 我想过滤重要功能。 尝试使用随机森林。 我知道我可以过滤随机森林中的Px，但是实际嵌入的功能如何？ 我正在使用python。

px1 px2 px3 px4 px5 px6 px7 px8 px9 px10

5569 5282 93
5569 5280 93 9904
5569 5282 93 93 3893 8872 3897 9904
5569 5280 5551 93 93 3995 8607
5569 5280 93 8867
5282 5569 93 9904 93

Answer 1

您不需要多于2列，因为时间顺序无关紧要，所以

df = pds.concat([df[['px1',col]].rename(columns={col:'px2'}) for col in df.columns],\
                 axis=0,join='outer').dropna()

现在，由于仅考虑第一个变量，因此必须看到：

for label,dist in df.groupby('px1')['px2']:
   dist.hist(bins=len(dist.unique()),label=label)