使用OneHotEncoder后，在Pandas dataframe中添加encoder.categores_作为列名

在Pandas dataframe中使用OneHotEncoder后，可以通过以下步骤将encoder.categories_添加为列名：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

1. 创建一个示例的Pandas dataframe：

data = {'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 实例化OneHotEncoder对象并进行fit_transform操作：

encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(df[['category']])

1. 获取encoder.categories_中的类别列表：

categories = encoder.categories_[0]

1. 将encoder.categories_作为列名添加到Pandas dataframe中：

df_encoded = pd.DataFrame(encoded_data.toarray(), columns=categories)
df_final = pd.concat([df, df_encoded], axis=1)

最终，df_final将是一个包含原始数据列和使用OneHotEncoder编码后的新列的Pandas dataframe。其中，新列的列名将使用encoder.categories_中的类别列表。

关于OneHotEncoder的概念、分类、优势和应用场景，以及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以参考腾讯云的文档和官方网站。