1. 使用pandas库中的get_dummies函数: importpandasaspd# 假设有一个名为df的DataFrame,并且有一个列'category'df = pd.DataFrame({'category': ['apple','banana','apple','orange','banana'] })# 直接对类别列进行独热编码one_hot_df = pd.get_dummies(df, columns=['category'])# 输出结果会是一...
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可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 复制代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M'...
将离散型特征使用独热编码(One-Hot Encoding),会让特征之间的距离计算更加合理。 OneHotEncoder和get_dummies都是将分类变量(categorical features)转化为数字变量(numerical features)的方法。 OneHotEncoder 来自于sklearn。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder get_dummies来自于Pandas。 import Pandas as ...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。1import pandas as pd2from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 其中，OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来，导入并显示数据前五行。1test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 其中,OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来,导入并显示数据前五行。 test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],he...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 1. 2. 其中,OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来,导入并显示数据前五行。 test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI06...
get_dummies就是用于颜色、性别这种特征的处理,也叫作one-hot-encoding处理 比如: 男性:1 0 女性:0 1 这就叫做one-hot-encoding,是机器学习对类别的特征处理 1、读取泰坦尼克数据集 In [1]: 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd In [2]: 代码语言:javascript 复制 df_train = pd.read_csv("....
1、特征不具备大小意义的直接独热编码(one-hot encoding) 2、特征有大小意义的采用映射编码(map encoding) 两种编码在sklearn.preprocessing包里有实现方法 映射编码就是用一个字典指定不同离散型数据对应哪些数字 importpandas as pd df=pd.DataFrame([
有时候我们也叫One-Hot Encoding或One-Hot 编码 dummies=pd.get_dummies(dt['AU002_GRP'],prefix='flg') # 变换后,新变量前缀,添加 flg dt=dt.join(dummies) dt.head() 数据聚合 df.groupby() 一个主键,全局聚合 一个主键,指定列聚合 两组主键,全局聚合 两组主键,指定列聚合聚合 1. 一个主键,全局...
这将为每一行选择一个列标签，其中标签具有最大值。由于数据是1和0，它将选择1的位置。演示：...