get_dummies (Pandas)和OneHotEncoder (Scikit-learn)之间的优缺点是什么？
get_dummies (Pandas)和OneHotEncoder (Scikit-learn)之间的优缺点是什么？
提问于 2016-04-15 02:28:37
我正在学习不同的方法来将分类变量转换为机器学习分类器的数值。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和用法方面有何不同。
我找到了一个关于如何在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上使用OneHotEncoder()的教程，因为sklearn文档对此功能帮助不大。我有一种感觉，我没有这样做，correctly...but
能否解释一下在pd.dummies sklearn.preprocessing.OneHotEncoder() 上使用 OneHotEncoder() 的优缺点，反之亦然？我知道OneHotEncoder()提供了一个稀疏矩阵，但除此之外，我不确定它是如何使用的，以及与pandas方法相比有什么好处。我是否在低效地使用它？
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
sns.set()
%matplotlib inline
#Iris Plot
iris = load_iris()
n_samples, m_features = iris.data.shape
#Load Data
X, y = iris.data, iris.target
D_target_dummy = dict(zip(np.arange(iris.target_names.shape[0]), iris.target_names))
DF_data = pd.DataFrame(X,columns=iris.feature_names)
DF_data["target"] = pd.Series(y).map(D_target_dummy)
#sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) \
#0 5.1 3.5 1.4 0.2
#1 4.9 3.0 1.4 0.2
#2 4.7 3.2 1.3 0.2
#3 4.6 3.1 1.5 0.2
#4 5.0 3.6 1.4 0.2
#5 5.4 3.9 1.7 0.4
DF_dummies = pd.get_dummies(DF_data["target"])
#setosa versicolor virginica
#0 1 0 0
#1 1 0 0
#2 1 0 0
#3 1 0 0
#4 1 0 0
#5 1 0 0
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
def f1(DF_data):
Enc_ohe, Enc_label = OneHotEncoder(), LabelEncoder()
DF_data["Dummies"] = Enc_label.fit_transform(DF_data["target"])
DF_dummies2 = pd.DataFrame(Enc_ohe.fit_transform(DF_data[["Dummies"]]).todense(), columns = Enc_label.classes_)
return(DF_dummies2)
%timeit pd.get_dummies(DF_data["target"])
#1000 loops, best of 3: 777 µs per loop
%timeit f1(DF_data)
#100 loops, best of 3: 2.91 ms per loop页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/36631163
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