numpy 読み込んだcsvからfuture_namesを表示させたい

Question

データの特徴量を調べたいと考えており、とりあえず、当該csvを読み込んでから、
feature_namesを実行してみようと思ったのですが、その前段階で躓いてしまいました。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.read_csv('/Users/Desktop/hoge.csv')
df.feature_names

# pandasで読み込んだデータはfeature_namesは使えなさそう
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'feature_names'

# pandas以外のやり方でcsvを読み込んでみる
df1 = np.loadtxt("/Users/Desktop/hoge.csv", delimiter=",")

ValueError: could not convert string to float: '\ufeff状況'

ヘッダーが日本語だと対応できないのでしょうか？？
多分、そんなことないと思うのです。。。
ヘッダー = feature_namesと認識していることが間違いなのでしょうか？

初歩的な質問となり恐縮ではございますが、ご教示いただけましたら幸甚です。

Answer 1

feature_names という属性は DataFrame には無いようです。

stackoverflow でも、ちょっと工夫して同じ処理を再現しようとしているようです
Is it possible to get feature names from pandas.get_dummies?

header部の情報が欲しいということなら、df.columns や df.columns.to_list() では足りませんか？

---

※日本語は今回の問題に全く関係なさそうです

Comments

[john_doe_]

早速ご教示くださり誠にありがとうございます。
下記のlibraryを利用して特徴量を調べたいのですが、
feature_namesをdf.columnsで代用して処理することも可能でしたでしょうか？
numpyで配列処理をしてしまうとcolumnを認識しなくなってしまいます。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

稚拙な質問かもしれませんが、何卒よろしくお願い致します。

[siruku6]

申し訳ないのですが、その二つのメソッドは使用したことがないので、確実に処理できるかについては、私は回答できそうにないです。。。

ただ、df.columns.to_list()を使うと、ヘッダー文字列が格納された、string配列が取得できますので、これは feature_names によって取得されるデータの形式と一致しています。

ですので、おそらく大丈夫ではないか。。。というのが私に今できる回答になります

[john_doe_]

質問の仕方が悪かったと気づきましたので、別途質問をしたいと思います。
処理自体は進められそうです。

[siruku6]

お役に立てず申し訳ない...

[john_doe_]

とんでもございません。ご親切にご対応いただきましてありがとうございます。