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pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

程序员文章站 2022-06-09 13:39:30
离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,...

离散特征的编码分为两种情况:

1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码

2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[x,xl,xxl],那么就使用数值的映射{x:1,xl:2,xxl:3}

使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码

import pandas as pd
df = pd.dataframe([
   ['green', 'm', 10.1, 'class1'], 
   ['red', 'l', 13.5, 'class2'], 
   ['blue', 'xl', 15.3, 'class1']])
 
df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']
 
size_mapping = {
   'xl': 3,
   'l': 2,
   'm': 1}
df['size'] = df['size'].map(size_mapping)
 
class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}
df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)

说明:对于有大小意义的离散特征,直接使用映射就可以了,{'xl':3,'l':2,'m':1}

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies进行one-hot编码
pd.get_dummies(df)

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

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