这篇文章将为大家详细讲解有关pandas如何将类别属性转化为数值属性,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']]) df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label'] size_mapping = { 'XL': 3, 'L': 2, 'M': 1} df['size'] = df['size'].map(size_mapping) class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))} df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)
说明:对于有大小意义的离散特征,直接使用映射就可以了,{‘XL':3,'L':2,'M':1 }
Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies进行one-hot
编码
pd.get_dummies(df)
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