pandas 中對特征進行硬編碼和onehot編碼的實現(xiàn)
更新時間：2019年12月20日 15:03:30 作者：很吵請安青爭
今天小編就為大家分享一篇pandas 中對特征進行硬編碼和onehot編碼的實現(xiàn)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
首先介紹兩種編碼方式硬編碼和onehot編碼，在模型訓練所需要數(shù)據(jù)中，特征要么為連續(xù)，要么為離散特征，對于那些值為非數(shù)字的離散特征，我們要么對他們進行硬編碼，要么進行onehot編碼，轉(zhuǎn)化為模型可以用于訓練的特征
初始化一個DataFrame
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 20, 'class1'], ['red', 'L', 21, 'class2'], ['blue', 'XL',30, 'class3']]) df.columns = ['color', 'size', 'weight', 'class label']
硬編碼：
將feature的值從0（或者1）開始進行連續(xù)編碼，比如color進行硬編碼，color的值有三個，分別為編碼為1,2,3
可以用如下操作，對color字段下的值進行硬編碼
colorMap = {elem:index+1 for index,elem in enumerate(set(df["color"]))}
df['color'] = df['color'].map(colorMap)
這樣可以進行硬編碼了，之前我的寫法是，先生成map，然后對每一行進行apply，顯然沒有上述代碼簡便
onehot編碼：
將某個字段下所有值橫向展開，對于每條數(shù)據(jù)，其在對應展開的值上的值就是1，聽起來比較繞口，看下面的例子就知道了，python中，pandas 用get_dummies()方法即可
data1 = pd.get_dummies(df[["color"]])
如果要對多個feature 進行onehot，這樣即可df[[fea1,fea2..]]
對于onehot以后的數(shù)據(jù)，如果需要原有的數(shù)據(jù)合并，直接拿原來的join onehot的數(shù)據(jù)即可
res = df.join(data1)
join操作默認是根據(jù)index來進行join的，而get_dummies()不會改變index
以上這篇pandas 中對特征進行硬編碼和onehot編碼的實現(xiàn)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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