特征工程工具包对比评测：sklearn vs pandas vs feature-engine

在大模型训练中，特征工程是决定模型性能的关键环节。本文将从实际应用角度，对比三个主流特征工程工具包：scikit-learn、pandas 和 feature-engine。

数据准备与环境搭建

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
import feature_engine

# 创建示例数据集
np.random.seed(42)
data = {
    'age': np.random.randint(18, 80, 1000),
    'income': np.random.normal(50000, 15000, 1000),
    'education': ['High School', 'Bachelor', 'Master', 'PhD'] * 250,
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen'] * 250,
    'is_married': np.random.choice([0, 1], 1000)
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

标准化处理对比

sklearn方法：

scaler = StandardScaler()
# 注意：sklearn不能直接处理分类变量
numeric_features = ['age', 'income']
df_scaled = df.copy()
df_scaled[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])

pandas方法：

# pandas原生支持
numeric_features = ['age', 'income']
df_normalized = df[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std())

feature-engine方法：

from feature_engine.scalers import StandardScaler
# feature-engine提供了更灵活的接口
fe_scaler = StandardScaler()
df_fe_scaled = fe_scaler.fit_transform(df[numeric_features])

分类变量编码对比

sklearn方法：

le = LabelEncoder()
# 需要手动处理每列
for col in ['education', 'city']:
    df[col + '_encoded'] = le.fit_transform(df[col])

feature-engine方法：

from feature_engine.encoding import OrdinalEncoder
encoder = OrdinalEncoder()
df_encoded = encoder.fit_transform(df[['education', 'city']])

性能与易用性总结

sklearn: 功能完善但API较复杂，适合大型项目
pandas: 语法简洁，适合快速原型开发
feature-engine: 提供更多高级功能，适合复杂特征工程场景

在实际大模型训练中，建议根据数据规模和团队技术栈选择合适的工具组合。

Max514 · 2026-01-08T10:24:58

别再用sklearn做特征工程了，它只适合做标准化和编码，但面对复杂数据处理时，效率和扩展性都跟不上。特别是在大模型训练中，sklearn的transformer设计容易导致数据泄露风险，建议结合pandas使用，至少在预处理阶段别把所有活都交给它。

Kevin252 · 2026-01-08T10:24:58

feature-engine确实比sklearn更灵活，支持pipeline和变量选择，但别被它的高级接口迷惑了。我见过太多人用它做简单归一化反而搞复杂了，实际项目中不如直接用pandas+自定义函数，既清晰又可控。

WrongSand · 2026-01-08T10:24:58

pandas在特征工程里是好帮手，尤其适合快速原型开发和数据清洗，但别把它当万能工具。它在处理缺失值、分箱、类别编码时，性能和容错性远不如sklearn或feature-engine，建议根据场景选择：pandas做预处理，sklearn做核心变换。

独步天下 · 2026-01-08T10:24:58

三者并存才是王道。用sklearn处理标准化等标准流程，pandas做数据清洗和快速特征构造，feature-engine处理复杂业务逻辑。千万别迷信单一工具，尤其是大模型时代，特征工程的稳定性比炫技更重要。

特征工程工具包对比评测：sklearn vs pandas vs feature-engine