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...
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...
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...
1、原始数据的离散特征取值之间没有大小关系,直接进行编码即可,比如周一周二, 2、原始数据有大小关系,比如成绩分数之类的,直接进行数值映射即可 第一种情况,不进行数值映射,直接进行one-hot编码 代码如下: 结果如下: 第二种情况,考虑数据大小之间的关系,先映射,再one-hot编码 先将上面直接one-hot编码的代码注......
因此很多时候我们在进行独热编码转化的时候会考虑只对多分类离散变量进行转化,而保留二分类离散变量的原始取值。 此时就需要将OneHotEncoder中drop参数调整为’if_binary’,以表示跳过二分类离散变量列。 发布于 2024-11-09 14:57・上海 Pandas(Python)
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....
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...
1.3 One-hot使用范围 one-hot通常用在GBDT、XGBoost这些模型里面都挺好的,但是用在逻辑回归里不行。因为逻辑回归要求变量间相互独立,如果你只有一个属性需要做one-hot编码还好,如果你有多个属性需要做one-ont编码,那么当某个样本的多个one-hot属性同时为1时,这两个属性就完全相关了,必然会导致singular error,也就...
onehot编码: 将某个字段下所有值横向展开,对于每条数据,其在对应展开的值上的值就是1,听起来比较绕口,看下面的例子就知道了,python中,pandas 用get_dummies()方法即可 data1 = pd.get_dummies(df[["color"]]) AI代码助手复制代码 如果要对多个feature 进行onehot,这样即可df[[fea1,fea2..]] ...