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2018-12-22 09:40:46
独热编码的应用实例
独热编码处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler ,LabelEncoder,OneHotEncoder import pandas as pd import numpy as np df7 = pd.DataFrame({'一':['first','seconde','third'],'二':list('abc'), '三':[9,8,7]})
OneHotEncoder
只要传给OneHotEncoder 就会进行处理,自动认为是分类变量
one = OneHotEncoder(sparse=False) inter = one.fit_transform(df7) pd.DataFrame(inter)
只对需要的列进行处理
如果只使用LabelEncoder进行处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler ,LabelEncoder,OneHotEncoder import pandas as pd import numpy as np df7 = pd.DataFrame({'一':['first','seconde','third'],'二':list('abc'), '三':[9,8,7]}) z_var_dict={} for var in df7.dtypes[df7.dtypes == 'object'].index: num = LabelEncoder() df7[var] = num.fit_transform(df7[var].astype('str')) dict0={} for label in num.classes_: dict0[label]=num.transform([label])[0] z_var_dict[var]=dict0
Labelencoder 与 OneHotEndoer 一起使用
from sklearn.preprocessing import StandardScaler ,LabelEncoder,OneHotEncoder import pandas as pd import numpy as np df7 = pd.DataFrame({'一':['first','seconde','third'],'二':list('abc'), '三':[9,8,7]}) new_dfs = [] z_var_dict={} for col in df7.dtypes[df7.dtypes == 'object'].index: num = LabelEncoder() enc = OneHotEncoder() cat_col = df7.pop(col) # 把属于种类的series pop出来 col_name = cat_col.name # 小DataFrame的basename,后面命名用到 # labelencoder和onehotencoder进行fit cat_col = num.fit_transform(cat_col.astype('str')) new_val = enc.fit_transform(cat_col.reshape(-1, 1)).toarray() # 保存一个小DataFrame,append到外面列表里 n_df = pd.DataFrame(new_val, columns=[col_name + '_' + str(x) for x in num.classes_]) new_dfs.append(n_df) # 以下是onehot码对应字典,不用可注释掉。 dict2 = {} for i in num.classes_: dict2[i] = enc.transform(num.transform([i]).reshape(-1, 1)).toarray() z_var_dict[col]=dict2 new_dfs.append(df7) df8 = pd.concat(new_dfs, axis=1) print(z_var_dict)
利用pandas 的get_dummies 进行处理
from sklearn.preprocessing import StandardScaler ,LabelEncoder,OneHotEncoder import pandas as pd import numpy as np df7 = pd.DataFrame({'一':['first','seconde','third'],'二':list('abc'), '三':[9,8,7]}) #dummies = pd.get_dummies(df7.c,prefix = 'a') for var in df7.dtypes[df7.dtypes == 'object'].index: for_dummy = df7.pop(var) df7 = pd.concat([df7, pd.get_dummies(for_dummy, prefix=var)], axis=1)
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