出现这样的问题'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'

Question

这是我准备绘图的时候出现的一个问题，不知道该怎么办了，是我的数组本身的问题吗

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你提供的信息来看，错误信息'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'提示你在尝试访问一个NumPy数组的columns属性时遇到了问题。通常，columns属性是pandas DataFrame对象所拥有的，而不是NumPy数组的属性。

在你的代码中，你尝试通过xtrain.columns[indices[f]]访问列名，这表明xtrain可能应该是一个pandas DataFrame，而不是一个NumPy数组。为了确保xtrain是DataFrame类型，你需要检查xtrain的类型，并确保它是由pandas库创建的。

为了解决这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 确认xtrain是pandas DataFrame类型。你可以通过运行以下代码来检查：

   print(type(xtrain))
   

2. 如果xtrain不是DataFrame类型，你需要将其转换为DataFrame。假设xtrain目前是一个NumPy数组，你可以通过以下方式将其转换为DataFrame：

   xtrain = pd.DataFrame(xtrain)
   

3. 如果xtrain已经是DataFrame类型，但是缺少列名，你需要为其添加列名。假设你有n个特征，你可以使用以下代码添加默认列名：

   xtrain.columns = [f"feature_{i}" for i in range(n)]
   

4. 修改你的代码以确保xtrain被正确处理。更新后的代码如下所示：

   indices = np.argsort(importances)[::-1]
   importances = rfc.feature_importances_
   std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in rfc.estimators_], axis=0)
   
   # Ensure xtrain is a DataFrame with column names
   if not isinstance(xtrain, pd.DataFrame):
       xtrain = pd.DataFrame(xtrain)
       xtrain.columns = [f"feature_{i}" for i in range(xtrain.shape[1])]
   
   print("Feature ranking:")
   for f in range(min(20, xtrain.shape[1])):
       print(f"{f + 1:2d}){xtrain.columns[indices[f]].ljust(30)}{importances[indices[f]]:.4f}")
   
   plt.figure()
   plt.title("Feature importances")
   plt.bar(range(xtrain.shape[1]), importances[indices], color='r', yerr=std[indices], align="center")
   plt.xticks(range(xtrain.shape[1]), xtrain.columns[indices], rotation=90)
   plt.xlim([-1, xtrain.shape[1]])
   plt.show()
   

这段代码首先检查xtrain是否是DataFrame类型，如果不是，则将其转换为DataFrame并添加默认列名。然后，它打印特征排名，并绘制特征重要性图，其中x轴的标签是特征名称。

按照上述步骤操作后，你应该能够解决'numpy.ndarray' object has no attribute 'columns'的错误，并成功绘制出特征重要性的图表。