在Pandas dataframe中使用OneHotEncoder后,可以通过以下步骤将encoder.categories_添加为列名: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 创建一个示例的Pandas dataframe: 代码语言:txt
pd.DataFrame(drop_enc.fit_transform(x3).toarray(),columns=cate_colName(drop_enc, cate_cols)) 参数if_binary 对于独热编码的使用,有一点是额外需要注意的,那就是对于二分类离散变量来说,独热编码往往是没有实际作用的。例如对于上述极简数据集而言,Gender的取值是能是M或者F,独热编码转化后,某行Gender_F...
createDataFrame(data, schema = schema) ## columns of dataframe df.columns Output: df.show() Output: 在qualification和gender列应用OneHotEncoder OneHotEncoder不能直接应用于分类变量的string类别的列,我们需要先将string转化为数值类别,这里需要用到StringIndexer,然后再用OneHotEncoder。 用StringIndex加工...
在Stata中生成变量状态:使用foreach生成变量在Stata中使用min/max生成新变量GRETL -在GRETL中创建伪变量的命令缺失如何在IMPALA SQL中为同一数据id生成伪变量使用OneHotEncoder后,在Pandas dataframe中添加encoder.categores_作为列名Drools :使用PackageDescr生成规则时,如何给变量赋值?在使用不可变变量时,关闭MapStruct中的...
pandas.get_dummies: 解释:pandas.get_dummies是pandas库中的一个函数,用于将分类变量转化为虚拟变量(也叫哑变量)。 参数解释: data: 要进行独热编码的DataFrame或Series。 columns(可选): 指定需要进行独热编码的列名,如果不指定,将会对所有分类变量进行编码。
* 1.本身就是 pandas 的模块,所以对 DataFrame 类型兼容很好. * 2.无论你的列是字符型还是数字型都可以进行二值编码. * 3.能根据用户指定,自动生成二值编码后的变量名. 这么看来,我们找到最完美的解决方案了? No!get_dummies千般好,万般好,但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型,所以得到的结果得手动输入...
df1 = pd.DataFrame(df1.toarray()) df_all = pd.concat([id_data,df1],axis=1) 方法二:使用 pandas 的 get_dummuies 此方法只会对非数值类型的数据做转换 id_data = df.id test_data = df.iloc[:,1:] test_data_dum = pd.get_dummies(test_data) # 核心代码 df_dum = pd.concat([id...
#1. get_dummies() on pandas dataframe. 例子 importpandasaspd s=pd.Series(list('abcda'))pd.get_dummies(s).T 01234 a10001 b01000 c00100 d00010 编码指定列 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':['a','b','a'],'B':['b','a','c']})df Out[]:A B0a b1b a2a c# Get one ho...
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 官网文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html 输入:array-like, Series, or DataFrame ...
其中,X可以是任何类型的数据,可以是pandas DataFrame,也可以是Numpy数组。需要注意的是,fit_transform方法返回的结果是一个numpy数组,因此如果你的数据是稀疏的(包含大量缺失值或为空的单元格),你可能需要指定sparse参数为True。 **三、常见问题** 在使用onehotencoder时,可能会遇到一些常见问题。例如,如果你的数据中...