Pandas属性数值化方法

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

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)12345678910111213141516

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 }

image.png

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

pd.get_dummies(df) 

image.png

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