Python如何實現類別變量的獨熱編碼

這篇文章主要介紹“Python如何實現類別變量的獨熱編碼”，在日常操作中，相信很多人在Python如何實現類別變量的獨熱編碼問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python如何實現類別變量的獨熱編碼”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

在數據處理與分析領域，對數值型與字符型類別變量加以編碼是不可或缺的預處理操作；這里介紹兩種不同的方法。

1 OneHotEncoder

首先導入必要的模塊。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

其中，OneHotEncoder是我們實現獨熱編碼的關鍵模塊。

接下來，導入并顯示數據前五行。

test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)
test_data_1.head(5)

關于這里導入數據代碼的解釋，大家可以查看多變量兩兩相互關系聯合分布圖的Python繪制與Python TensorFlow深度學習回歸代碼：DNNRegressor這兩篇文章，這里就不再贅述啦~

數據前五行展示如下圖。其中，前兩列'EVI0610'與'EVI0626'為數值型連續變量，而'SoilType'為數值型類別變量。我們要做的，也就是將第三列'SoilType'進行獨熱編碼。

接下來，進行獨熱編碼的配置。

ohe=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
ohe.fit(test_data_1)

在這里，第一行是對獨熱編碼的配置，第二行則是對我們剛剛導入的數據進行獨熱編碼處理。得到一個獨熱編碼配置的輸出結果。

接下來，看看獨熱編碼處理后，將我們的數據分成了哪些類別。

ohe.categories_

得到結果如下圖。

可以發現，一共有三個array，為什么呢？仔細看可以發現，獨熱編碼是將我們導入的三列數據全部都當作類別變量來處理了。之所以會這樣，是因為我們在一開始沒有表明哪一列是類別變量，需要進行獨熱編碼；而哪一列不是類別變量，從而不需要進行獨熱編碼。

那么，我們如何實現上述需求，告訴程序我們要對哪一行進行獨熱編碼呢？在老版本的sklearn中，我們可以借助categorical_features=[x]參數來實現這一功能，但是新版本sklearn取消了這一參數。那么此時，一方面，我們可以借助ColumnTransformer來實現這一過程，另一方面，我們可以直接對需要進行轉換的列加以處理。后者相對較為容易理解，因此本文對后者進行講解。

我們將test_data_1中的'SoilType'列作為索引，從而僅僅對該列數據加以獨熱編碼。

ohe_column=pd.DataFrame(ohe.fit_transform(test_data_1[['SoilType']]).toarray())
ohe_column.head(5)

其中，[['SoilType']]表示僅僅對這一列進行處理。得到結果如下圖。

可以看到，原來的'SoilType'列現在成為了63列的編碼列，那么這樣的話，說明我們原先的'SoilType'應該一共是有63個不同的數值。是不是這個樣子呢？我們來檢查一下。

count=pd.DataFrame(test_data_1['SoilType'].value_counts())
print(count)

得到結果如下。

好的，沒有問題：可以看到此結果共有63行，也就是'SoilType'列原本是有63個不同的值的，證明我們的獨熱編碼沒有出錯。

此時看一下我們的test_data_1數據目前長什么樣子。

test_data_1.head(5)

是的，我們僅僅對'SoilType'列做了處理，沒有影響到整個初始數據。那么先將原本的'SoilType'列剔除掉。

test_data_1=test_data_1.drop(['SoilType'],axis=1)
test_data_1.head(5)

再將經過獨熱編碼處理后的63列加上。

test_data_1.join(ohe_column)

大功告成！

但是這里還有一個問題，我們經過獨熱編碼所得的列名稱是以數字來命名的，非常不方便。因此，有沒有什么辦法可以在獨熱編碼進行的同時，自動對新生成的列加以重命名呢？

2 pd.get_dummies

pd.get_dummies是一個最好的辦法！其具體用法與上述OneHotEncoder類似，因此具體過程就不再贅述啦，大家看代碼就可以明白。

首先還是導入與上述內容中一致的初始數據。

test_data_2=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)
test_data_2.head(5)

進行獨熱編碼并看看結果。

test_data_2_ohe=pd.get_dummies(test_data_2,columns=['SoilType'])
test_data_2_ohe.head(5)

最終結果中，列名稱可以說是非常醒目，同時，共有65列數據，自動刪除了原本的'SoilType'列，實現了“獨熱編碼”“新列重命名”與“原始列刪除”，可謂一舉三得，簡直是太方便啦~

到此，關于“Python如何實現類別變量的獨熱編碼”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！