Onehot编码Pandas的列列表 - Python

在数据处理和机器学习领域中，Onehot编码是一种常见的数据预处理技术。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Pandas库来进行列的Onehot编码。

什么是Onehot编码？

Onehot编码是一种将分类数据转换为可用于机器学习算法的数字表示的技术。它将每个分类变量拆分为许多二进制变量（0或1），其中每个变量代表一个可能的值。这些变量称为“dummy变量”，因为它们没有任何实际含义。

例如，假设我们有一个数据集，其中一个列为汽车的颜色，它有三个值：红色、蓝色和绿色。使用Onehot编码，我们将该列拆分为三个新列：一个代表是否为红色，一个代表是否为蓝色，一个代表是否为绿色。如果汽车的颜色为红色，则第一个列的值为1，其余列的值为0。

使用Pandas进行Onehot编码

Pandas库使Onehot编码的实施变得简单。要使用Pandas进行Onehot编码，我们需要使用get_dummies函数。此函数接受一个Pandas列对象，并将其转换为一组二进制dummy变量。

下面是一个使用Pandas进行Onehot编码的示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含颜色和尺寸的DataFrame
df = pd.DataFrame({'颜色': ['红色', '绿色', '蓝色','蓝色'],
                   '尺寸': ['小', '大', '中','中']})

# 对颜色列进行Onehot编码
onehot_encoded = pd.get_dummies(df['颜色'])

# 将Onehot编码后的DataFrame和原始DataFrame合并
df = pd.concat([df, onehot_encoded], axis=1)

# 删除颜色列
df.drop('颜色', axis=1, inplace=True)

print(df)

输出将是：

  尺寸  红色  绿色  蓝色
0  小   1   0   0
1  大   0   1   0
2  中   0   0   1
3  中   0   0   1

在这个示例中，我们首先创建了一个包含颜色和尺寸的DataFrame。然后，我们使用get_dummies函数对颜色列进行Onehot编码。使用concat函数将Onehot编码后的DataFrame和原始DataFrame合并起来，然后删除颜色列以得到最终结果。

对列列表进行Onehot编码

如果我们有多列需要进行Onehot编码，我们可以使用与示例中相同的方法，但需要手动为每个需要编码的列重复该过程。但是，如果我们有大量列需要进行Onehot编码，这可能会变得很麻烦。

幸运的是，Pandas提供了一种更简单的方法来对列列表进行Onehot编码。我们可以将需要编码的列名称列表传递给get_dummies函数，然后它将返回一个包含所有Onehot编码列的DataFrame。

以下是一个对多个列进行Onehot编码的例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含颜色、尺寸和重量的DataFrame
df = pd.DataFrame({'颜色': ['红色', '绿色', '蓝色','蓝色'],
                   '尺寸': ['小', '大', '中','中'],
                   '重量': [100, 200, 150, 125]})

# 对颜色和尺寸列进行Onehot编码
onehot_encoded = pd.get_dummies(df[['颜色', '尺寸']])

# 将Onehot编码后的DataFrame和原始DataFrame合并
df = pd.concat([df, onehot_encoded], axis=1)

# 删除颜色和尺寸列
df.drop(['颜色', '尺寸'], axis=1, inplace=True)

print(df)

输出将是：

   重量  颜色_红色  颜色_绿色  颜色_蓝色  尺寸_大  尺寸_小  尺寸_中
0  100       1       0       0     0     1     0
1  200       0       1       0     1     0     0
2  150       0       0       1     0     0     1
3  125       0       0       1     0     0     1

在这个示例中，我们将需要编码的列名称列表传递给get_dummies函数，然后它返回包含所有Onehot编码列的DataFrame。我们将其与原始DataFrame合并，并删除原始列以得到最终结果。

结论

在本教程中，我们介绍了Onehot编码及其在机器学习和数据分析中的重要性。然后，我们使用Pandas提供的get_dummies函数和concat函数来对单个或多个列进行Onehot编码。这种方法非常方便，省去了手动对每个列进行编码的繁琐步骤。