python - label_binarize 类而不丢失索引号

Question

我试图在不丢失索引号的情况下对目标类进行二值化。但是失败了，在sklearn.preprocessing.label_binarize中找不到对应的选项。输入 y:

index  target
 1      0
 3      0
 21     1
 50     1

代码:

y=data['target']
y=label_binarize(y, classes=[0, 1])
y=np.hstack((1-y, y))

输出:

    0    1
0   1    0
1   1    0
2   0    1
3   0    1

我喜欢的输出

    0    1
1   1    0
3   1    0
21   0    1
50   0    1

Answer 1

Scikit-Learn 函数接受 Pandas 数据帧作为输入，但它们返回 numpy 数组作为结果。在使用数据框时，您应该考虑这条规则。

因此 y 是一个 numpy 数组。但是你可以像这样再次使它成为数据框:

y = pd.DataFrame(y, index=data.index)  # make it dataframe, and pass data indices
y.head()

现在，y 是:

    0   1
1   1   0
3   1   0
21  0   1
50  0   1