在pandas数据帧中高效地使用one-hot编码对列进行规范化的方法是使用pandas库中的get_dummies函数。get_dummies函数可以将指定的列进行one-hot编码,并将结果作为新的列添加到数据帧中。 以下是使用get_dummies函数进行one-hot编码的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd ...
pd.get_dummies(dataframe) 默认得到的列表的名称会加上这一列的列名作为前缀,我们也可以自己通过prefix传入我们想要的前缀: 多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应...
案例一:数字列+字符列的转换 (get_dummies(df, cat_cols, drop_first=True)) 第一步,导入数据 import pandas as pd ## Load the Titanic dataset url = 'https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv' titanic = pd.read_csv(url) t = titanic.drop('Name', ...
默认得到的列表的名称会加上这一列的列名作为前缀,我们也可以自己通过prefix传入我们想要的前缀: 多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应模型。因此本文的内容非常实...
pandas使⽤get_dummies进⾏one-hot编码的⽅法 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...
one-hot也是机器学习当中非常非常常用的一种数据处理方式,one-hot这个词乍看不是很明白,也有地方翻译成独热码,也很费解。其实它的含义很简单,就是将一系列非数值型的值进行类别分桶, 我们举个很简单的例子,假设我们把男生分为三种:高富帅、矮矬穷和理工男,我们现在有4个男生:[高富帅、矮矬穷、理工男、高富帅]...
Pandas笔记:数据离散化(one-hot) importpandas as pd data= pd.Series([176, 174, 160, 180, 159, 163, 192, 184], index=["No1:176","No2:174","No3:160","No4:180","No5:159","No6:163","No7:192","No8:184"])print(data)...
2.2 Onehot编码方法一:LabelEncoder后使用OneHotEncoder 2.3 Onehot编码方法二:直接对文本使用LabelBinarizer 2.4 Onehot编码方法三:DictVectorizer 3. Pandas中Onehot编码方式 3.1 Pandas将分类特征进行数字编码方式--pd.factorize() ...
pandas:数据离散化与离散化数据的后期处理(one-hot) 1、什么是数据离散化? 连续属性的离散化,就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。最后用不同的符号或整数值,代表每个子区间的属性值。 2、为什么要进行数据离散化? 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。
进行OneHot编码常用的几种方法: 首先介绍一下将分类属性数字化的方法。 构造带有分类特征的数据集。 方法一:使用sklearn中的LabelEncoder将分类特征数字化 方法二:使用pandas的factorize()函数将分类特征数字化 下面介绍一下将分类特征进行OneHot编码的几种方法。 方法一:先LabelEncoder,再OneHotEncoder 方法二:先pd....