Python drop()のエラー

Jupiter notebook上でパイソンを実行しています。

リンク内容
このリンクに従って、組み込み法を行い、選択された特徴量以外の列をdropを用いて消去しようとしています。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import Lasso

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
import sklearn 


%matplotlib inline

boston = load_boston()
X, y = boston['data'], boston['target']
#特徴量選択_組み込み法
clf = Lasso(alpha=3)

sfm = SelectFromModel(clf)
sfm.fit(X, y)
n_features = sfm.transform(X).shape[1]

print(sfm.get_support())
print('original features count: {}, selected features count: {}'.format(X.shape[1], n_features))



#Falseの列要素を削除
boston.drop("CRIM",axis=1,inplace=True)
#boston.drop("INDUS",axis=1,inplace=True)
#boston.drop("CHAS",axis=1,inplace=True)
#boston.drop("NOX",axis=1,inplace=True)
#boston.drop("RM",axis=1,inplace=True)
#boston.drop("DIS",axis=1,inplace=True)

しかし、以下のようなエラーが出ました。

今までdrop関数でエラーが出たことがないので、戸惑っています。
何がおかしいのでしょうか、よろしくお願いいたします。

退会済みユーザー

2020/05/28 18:27

bostonはDataFrameじゃないみたいですよ。type(boston)　<class 'sklearn.utils.Bunch'>だそうです。マニュアルを読むとか、IDEで型を追ってみるとかすると良いでしょう。

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

３点ほど

１．load_boston でロードしたbostonはDataFrame型ではありせん。
また、boston に含まれております　boston['data']もboston['target'] も DataFrame型ではありません。

データを DataFrame型で扱いたいのであれば、

Python
1boston = load_boston()
2X = pd.DataFrame(boston['data'], columns=boston['feature_names'])
3y = pd.Series(boston['target'], name='target')

のようにして、 X及びy を DataFrame(Series)型に変換しましょう。

２．１において DataFrame型に変換したのは、boston ではなくて X となります。
ですので、

Python
1#Falseの列要素を削除
2boston.drop("CRIM",axis=1,inplace=True)
3boston.drop("INDUS",axis=1,inplace=True)
4boston.drop("CHAS",axis=1,inplace=True)
5boston.drop("NOX",axis=1,inplace=True)
6boston.drop("RM",axis=1,inplace=True)
7boston.drop("DIS",axis=1,inplace=True)

の箇所は

Python
1#Falseの列要素を削除
2X.drop("CRIM",axis=1,inplace=True)
3X.drop("INDUS",axis=1,inplace=True)
4X.drop("CHAS",axis=1,inplace=True)
5X.drop("NOX",axis=1,inplace=True)
6X.drop("RM",axis=1,inplace=True)
7X.drop("DIS",axis=1,inplace=True)