pandas 中对特征进行硬编码和onehot编码的实现

在Pandas中，特征的硬编码和One-Hot编码可以通过使用get_dummies()方法来实现。

硬编码

在硬编码中，我们将非数字类型的特征转换为数字。例如，在一个房屋销售数据集中，如果我们需要将“房屋类型”从分类变量转换为数字，我们可以使用以下代码:

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('housing_sales_data.csv')

# 硬编码'house_type'
df['house_type'] = df['house_type'].astype('category').cat.codes

# 显示前5行数据
print(df.head())

在上述代码中，我们使用了astype()和cat.codes方法将“房屋类型”转换为分类变量。

One-Hot编码

在One-Hot编码中，我们将分类变量转换成二进制向量，以表示每个分类值的存在或不存在。例如，在一个房屋销售数据集中，如果我们需要对“房屋类型”进行One-Hot编码，则需要执行以下代码:

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('housing_sales_data.csv')

# One-Hot编码'house_type'
one_hot = pd.get_dummies(df['house_type'], prefix='house_type')

# 合并到原始数据集中
df = pd.concat([df, one_hot], axis=1)

# 删除'house_type'列
df = df.drop('house_type', axis=1)

# 显示前5行数据
print(df.head())

在上述代码中，我们首先将“房屋类型”分配给一个DataFrame并进行One-Hot编码。接下来，我们将One-Hot编码的数据集与原始数据集合并，并删除原始数据集中的“房屋类型”列。

另外一个One-Hot编码的示例：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('housing_sales_data.csv')

# 对'house_type'和'location'进行One-Hot编码
one_hot = pd.get_dummies(df[['house_type', 'location']], prefix=['house_type', 'location'])

# 合并到原始数据集中
df = pd.concat([df, one_hot], axis=1)

# 删除'house_type'和'location'列
df = df.drop(['house_type', 'location'], axis=1)

# 显示前5行数据
print(df.head())

在上述代码中，我们将“房屋类型”和“位置”列进行One-Hot编码。注意，我们将前缀分配给每个变量(“ house_type”和“ location”)，以避免在特征名称中出现重复。

通过这些示例，我们可以看到硬编码和One-Hot编码是如何在Pandas中使用get_dummies()方法简单而有效地实现的。