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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:
代码语言:txt
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import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
  1. 创建一个示例的Pandas dataframe:
代码语言:txt
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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:
代码语言:txt
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encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(df[['category']])
  1. 获取encoder.categories_中的类别列表:
代码语言:txt
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categories = encoder.categories_[0]
  1. 将encoder.categories_作为列名添加到Pandas dataframe中:
代码语言:txt
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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。

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