lightGBMにおけるimportanceによるcolumnsの順位付け→その順位順にカラムを並べ替え、の際にカラム数増加してしまいます。。

すみません、以下誤りが発覚しまして解決しました。

削除リクエストが却下されてしまい残ってしまいました

lightGBMを使用してmodelの作成・学習の後に、columns(説明変数に相当)のimportanceを出し、そのimportanceが高い順に元のdataを並び替えることを試みました。

元のdata(dataframe形式) X_train(10000行×350列)、y_train(10000行)を用いてlightGBMで学習させ、その学習させたmodelを"gbm"と名付けました。

その後、fiというdataframeにX_trainのcolumnsを入れたfeature_name、importanceを入れた"importance"、というcolumnsを作成しました。

python
1print(len(X_train.shape)) #(10000,350)⭐️
2print(len(y_train.shape)) #(10000,)
3
4fi = pd.DataFrame()
5fi['importance'] = gbm.feature_importance(importance_type='gain')
6fi['feature'] = gbm.feature_name()
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8# fiのimportanceの高い順による並び替え
9fi = fi.sort_values(by="importance"),ascending=False)
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11# fi_newにfi["feature"]を格納
12fi_new = fi["feature"]
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14# 確認
15print(len(fi_new)) # 350⭐️
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17# X_trainをcolumnのimportance順に並び替え(fi_newを用いて)
18X_train_new = X_train[fi_new]
19
20# 確認
21print(len(X_train_new)) # 470⭐️
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本来ならcolumnのimportance順に並び替えたX_train_newのcolumns数も元と同じ350であるべきの所、なぜかcolumn数が増えてしまいました。
print(len(X_train_new.columns.unique()))で確認した所、元と同じ350が出てきており、どうやら重複したcolumnsが作成されていた様です。

原因がはっきりしません、お分かりになる方がいましたらご教授いただけますと幸いです。
(PS.元データがあげられないものになっており、参照できずすみません。)