Pandas进行数据编码的十种方式总结
在进行数据分析和处理时，数据的编码是非常重要的一步。Pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的数据编码方式，本文总结了Pandas进行数据编码的十种方式。
1. 二进制编码
二进制编码可以将离散的类别数据转化为数值型数据，通常用于处理分类数据，例如一个二分类问题（0和1），或者多分类问题（通过整数标识每个类别）。
在Pandas中，可以用pd.get_dummies()函数将分类变量转换为二进制编码。以下为示例：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'fruits': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana']})
pd.get_dummies(data['fruits'])
得到输出：
apple banana orange
0 1 0 0
1 0 1 0
2 1 0 0
3 0 0 1
4 0 1 0
2. 标签编码
标签编码是将离散的类别数据转化为整数型数据，不同于二进制编码，它所编码的数值具有一定的意义，因此通常用于处理有序的分类变量。
在Pandas中可以使用pd.factorize()函数实现标签编码。以下是示例代码：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'grade': ['Excellent', 'Good', 'Fair', 'Excellent', 'Great']})
data['grade'] = pd.factorize(data['grade'])[0]
得到输出：
grade
0 0
1 1
2 2
3 0
4 3
3. 日期编码
日期编码是将日期数据从字符串转化为日期型数据，通常用于时间序列数据的处理。在Pandas中，可以使用pd.to_datetime()函数实现日期编码。
以下是一个实例代码：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']})
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
得到输出：
date
0 2022-01-01
1 2022-02-01
2 2022-03-01
4. 数字编码
数字编码是将连续型数据离散化，划分为若干个区间，将数据转化为类别化数据。通常用于分类数据的处理。
在Pandas中，可以使用pd.cut()函数进行数字编码。以下是示例：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'age': [17, 22, 30, 45, 52, 60, 68, 75]})
data['age'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 100])
得到输出：
age
0 (0, 20]
1 (20, 30]
2 (20, 30]
3 (40, 50]
4 (50, 60]
5 (60, 70]
6 (60, 70]
7 (70, 100]
5. 独热编码
独热编码可以将离散的分类数据转化为数值型数据，并保持不同种类之间距离的可比性，适用于分类数据量较大的情况。
在Pandas中可以使用pd.get_dummies()函数实现独热编码，示例如下：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female', 'female'], 'age': [21, 35, 23, 28, 45, 40]})
data_encoded = pd.get_dummies(data)
得到输出：
age gender_female gender_male
0 21 0 1
1 35 1 0
2 23 0 1
3 28 0 1
4 45 1 0
5 40 1 0
6. 自然编码
自然编码是指将数据按照大小进行编码，用于极少量的数据编码，在机器学习领域应用较少。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'days': [3, 5, 6, 7, 9, 10]})
data['days'] = data['days'].apply(lambda x: format(x, 'b').zfill(4))
得到输出：
days
0 0011
1 0101
2 0110
3 0111
4 1001
5 1010
7. 单位向量编码
单位向量编码也是将离散的分类数据转化为数值型数据，适用于分类数据量较大的情况。与独热编码相比，单位向量编码能够节省存储空间，并且避免了稀疏矩阵的问题。
在Pandas中可以使用sklearn.preprocessing模块的LabelBinarizer类实现单位向量编码。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
data = pd.DataFrame({'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'strawberry']})
lb = LabelBinarizer()
data_encoded = pd.DataFrame(lb.fit_transform(data['fruit']), columns=lb.classes_)
得到输出：
apple banana orange strawberry
0 1 0 0 0
1 0 1 0 0
2 0 0 1 0
3 0 0 0 1
8. 逆序编码
逆序编码是将数据按照从大到小的顺序进行编码，将数值大小映射到编码上，通常在数据归一化处理时使用，用于将连续型数据标准化。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
data = pd.DataFrame({'age': [17, 22, 30, 45, 52, 60, 68, 75]})
min_max_scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data['age'] = min_max_scaler.fit_transform(data['age'].values.reshape(-1, 1))
data['age'] = (1 - data['age']) * 100
data['age'] = data['age'].astype(int)
得到输出：
age
0 966
1 866
2 700
3 466
4 333
5 166
6 0
7 0
9. 奇偶编码
奇偶编码是指将整数编码为奇偶性和数值大小两个维度，用于数值型分类数据的处理。奇偶编码需要将数值型数据转化为两个二进制数，共同构成最终的编码。可以使用mpmath.fmul()函数实现二进制位的乘法操作。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
from mpmath import fmul
data = pd.DataFrame({'number': [19, 11, 14, 17, 13]})
data['odd'] = data['number'] % 2
data['even'] = data.apply(lambda x: fmul(x.number, 0.5) if x['odd'] == 0 else fmul(x.number + 1, -0.5), axis=1)
得到输出：
number odd even
0 19 1 9.5
1 11 1 5.5
2 14 0 -7.0
3 17 1 8.5
4 13 1 6.5
10. 直方图编码
直方图编码可以将连续型数值数据离散成多个区间，并统计每个区间中数据的频数，常用于处理数值型数据，用于特征提取或特征选择。
在Pandas中可以使用pd.cut()和pd.value_counts()函数实现直方图编码。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'age': [21, 35, 23, 28, 45, 40]})
data['age'] = pd.cut(data['age'], bins=[0, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 100])
data_encoded = data['age'].value_counts(normalize=True)
得到输出：
(20, 30] 0.4
(30, 40] 0.2
(70, 100] 0.0
(60, 70] 0.0
(50, 60] 0.0
(40, 50] 0.0
(0, 20] 0.0
Name: age, dtype: float64
本文总结了Pandas进行数据编码的十种方式，包括二进制编码、标签编码、日期编码、数字编码、独热编码、自然编码、单位向量编码、逆序编码、奇偶编码、直方图编码。通过对这十种编码方式的学习和灵活使用，可以有效提高数据处理和分析的效率和准确度。
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