基于pandas將類別屬性轉(zhuǎn)化為數(shù)值屬性的方法
更新時(shí)間：2018年07月25日 09:10:29 作者：chenpe32cp
今天小編就為大家分享一篇基于pandas將類別屬性轉(zhuǎn)化為數(shù)值屬性的方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
離散特征的編碼分為兩種情況：
1、離散特征的取值之間沒(méi)有大小的意義，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot編碼
2、離散特征的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用數(shù)值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
使用pandas可以很方便的對(duì)離散型特征進(jìn)行one-hot編碼
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)
說(shuō)明：對(duì)于有大小意義的離散特征，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進(jìn)行one-hot
編碼
pd.get_dummies(df)
以上這篇基于pandas將類別屬性轉(zhuǎn)化為數(shù)值屬性的方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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