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这篇CFSDN的博客文章pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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 。
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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)
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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} 。
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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
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1
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pd.get_dummies(df)
|
以上这篇pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52836051 。
最后此篇关于pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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