Feature Engineering Skills

feature_engineering_skills.py

#categorical x numerical
df_new = pd.get_dummies(df.cat_feat, prefix="catxnum_feat").mul(df.num_feat, axis=0)

#count columns gt 0
df_new = pd.DataFrame();
df_new["count"] = df[["feat_1","feat_2",]].gt(0.0).sum(axis=1)

#categorical feature의 각 카테고리가 "_" 기준으로 3개의 feature로 나누어 질때
df_new = pd.DataFrame();
df_new[["cat_feat_1","cat_feat_2","cat_feat_3"]] = df.cat_feat.str.split("_", n=2, expand=True)

#두 feature에 대해 feature_1의 값에 따른 feature_2 그룹의 중간값을 feature로 만들때
df_new = pd.DataFrame()
df_new["m"] = df.groupby("feature_1")["feature_2"].transform("median")