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pandas で二つの DF を比較して足りない column を補完したい

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yutaro1

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やりたいこと

Kaggleで以下の問題に取り組んでいます。
https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python/comments

機械学習にデータを投げるためにデータフレームをダミーデータに変換しました。そして、学習機に投げたはいいものの、テストデータをダミーデータに変換した際に、列数が合わなくなってしまいテストを行うことができません。そこで、二つのデータフレームを比較し、テストにない列を追加し、0で埋めるようにしたいです。

以下、該当コードになります。

import pandas as pd
df_train = pd.read_csv('./train.csv')
df_train = pd.get_dummies(df_train)
#column:221

X_train  = df_train.drop('SalePrice', axis=1)
Y_train  = df_train['SalePrice']

from sklearn import linear_model
clf_er= linear_model.ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5)
clf_er.fit(X_train, Y_train)

df_test = pd.read_csv('./test.csv')
df_test = pd.get_dummies(df_test)
#column:206

今回はあるデータを全て数値化して学習させようとしていますが、高性能な学習機を作成する際に、説明変数は目的変数との相関が高いものを5や6個厳選して学習させた方がいいのでしょうか?

今回のデータ数は1500個ぐらいです。

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回答 1

check解決した方法

0

DFのカラムとって差をとってdropしたらできた。

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