python - 使用 Scikit-learn 和 Pandas 将编码列连接到原始数据框

Question

我正在尝试使用 Python 的 Scikit-learn 将 .csv 文件中的所有文本数据编码为数字。我在数据类型为 object 的列上使用 LabelEncoder 和 OneHotEncoder。我想知道如何将新的编码列与原始数据帧连接起来 - df 在这种情况下。我对此很陌生，非常感谢您的帮助。这是我的代码:

"""Encode all columns with type Object using LabelEncoder"""
columnsToEncode=df.select_dtypes(include=[object])

labelEncoder = preprocessing.LabelEncoder()
df_2 = columnsToEncode.apply(labelEncoder.fit_transform)

"""Now encode using OneHotEncoder"""
oneHotEncoder = preprocessing.OneHotEncoder()
df_3=oneHotEncoder.fit_transform(df_2)

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。假设您想对自变量进行编码，您可以使用包含 drop_first=True 的 pd.get_dummies。这是一个例子:

import pandas as pd

# Create a data of independent variables X for the example
X = pd.DataFrame({'Country':['China', 'India', 'USA', 'Indonesia', 'Brasil'],
                   'Continent': ['Asia', 'Asia', 'North America', 'Asia', 'South America'],
                   'Population, M': [1403.5, 1324.2, 322.2, 261.1, 207.6]})

print(X)

# Encode
columnsToEncode=X.select_dtypes(include=[object]).columns
X = pd.get_dummies(X, columns=columnsToEncode, drop_first=True)

print(X)

# X prior to encoding
       Continent    Country  Population, M
0           Asia      China         1403.5
1           Asia      India         1324.2
2  North America        USA          322.2
3           Asia  Indonesia          261.1
4  South America     Brasil          207.6

# X after encoding
   Population, M  Continent_North America  Continent_South America  \
0         1403.5                        0                        0   
1         1324.2                        0                        0   
2          322.2                        1                        0   
3          261.1                        0                        0   
4          207.6                        0                        1   

   Country_China  Country_India  Country_Indonesia  Country_USA  
0              1              0                  0            0  
1              0              1                  0            0  
2              0              0                  0            1  
3              0              0                  1            0  
4              0              0                  0            0