使用Pandas将数据转换为One-Hot编码形式

最新推荐文章于 2023-11-24 09:37:17 发布
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文章标签： pandas 机器学习-深度学习
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本文介绍了如何利用Python的Pandas库将分类变量转换为One-Hot编码，适用于机器学习的数据预处理。通过示例展示了`get_dummies()`函数的用法，包括指定前缀和直接添加到原始DataFrame中。

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在数据处理和分析中，将分类变量转换为数值形式是一个常见的任务。而其中一种常用的编码方式是One-Hot编码，也称为独热编码。通过One-Hot编码，我们可以将原始的分类变量转换为二进制的向量形式，以便更好地应用于机器学习算法和模型训练。

在Python中，Pandas是一个功能强大的数据处理库，提供了丰富的工具和函数来处理和转换数据。下面我们将介绍如何使用Pandas将数据转换为One-Hot编码形式。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个包含分类变量的DataFrame示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame示例
data = {
   'color': ['红'
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独热编码和pandas如何进行独热编码
与其临渊羡鱼,不如退而结网
05-06 412
一般来说，虽然大部分模型都能够处理非数值型特征，但是极少数模型要求所有的特征都是数值型特征，比如感知机、逻辑回归、支持向量机等线性分类模型，而这些模型又恰恰是应用最广泛的分类模型。因此，我们通常需要对非数值型特征进行编码，其中最常用的编码方式就是独热编码。假设我们的原始 DataFrame 中有多个类别变量需要进行独热编码，那么我们可以使用 pandas.get_dummies 函数的 drop_first 参数来删除每个变量的第一个哑变量，以防止出现共线性的问题。独热编码和pandas如何进行独热编码。
Pandas将数据转化为one-hot形式
猫敷雪
07-31 390
Pclass原来的取值是1，2，3，转换后变成了Pclass_1,Pclass_2,Pclass_3三个one-hot形式的列。
Python学习之：使用 pandas 产生 one-hot 编码
qq_42902997的博客
02-26 2475
import pandas as pd data = [['red',3] ,['green',5] ,['yellow',4] ,['red',6]] columns = ['color','age'] df = pd.DataFrame(data,columns=columns) df color age 0 red 3
pandas 如何将某一列转化为one-hot
weixin_42610671的博客
01-03 358
可以使用pandas中的get_dummies()函数来实现one-hot编码。 例如，对于以下数据： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'b', 'c']}) df
pandas实现one-hot编码
hesongzefairy的博客
02-03 7722
机器学习中我们常常需要自己准备数据，对于分类task，one-hot编码是最常用的label方式。 什么是one-hot：离散的每一种取值都看做一个类别，若一种特征中有N个不相同的取值，那么就可以将该特征当作N种不同的类别，one-hot编码保证了每一个类别都会有唯一的取值，仅在该类别上取值为，其他位置取值为0。 举例来说，如果特征1下有cat、dog、horse，那么one-hot编码如下：...
pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法
09-20
One-hot编码是一种常用的数据预处理方法，将分类变量转换为机器学习模型可以理解的格式。 首先，pandas库提供了DataFrame数据结构，该结构能够方便地对数据进行存储和操作。在进行one-hot编码前，需要区分离散特征...
手动实现One-Hot编码完整实现Python版
10-29
One-Hot编码是一种在机器学习和数据预处理中常见的技术，用于将非数值型或类别型数据转换为数值型表示，以便于模型处理。在Python中，我们可以利用各种库如pandas、scikit-learn来实现One-Hot编码，但理解其原理并...
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 1.读取数据 本文采用的是美国成年人收入的数据集 import pandas as pd from IPython.display import display data = pd.read_csv( adult_path, header=None, index_col=False, names=['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'educati...
pandas做onehot编码
疯狂的鸡窝
10-24 1165
使用pandas做onehot编码 奖pandas读取的csv中某一个字符串的列作one-hot编码，并统计各个编码出现次数 如数据如下： >>> file hdid time eventid is_black 0 00000ec16ad8603567608b7bce582e57 1.568...
pandas教程01(每篇4个技术栈) ---- one-hot编码 | dataframe转化为list | pandas进行抽样 | 删除pd数据中指定的行列
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1、one-hot 编码 from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer a = [0, 1, 0, 2] encoder = LabelBinarizer() one_hot = encoder.fit_transform(a) >>one_hot array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], ...
【机器学习技巧】之特征工程：数字编码以及One-hot独热编码的几种方式（sklearn与pandas处理方式)
阿旭的博客
11-17 2469
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一文读懂Pandas中独热编码
weixin_39915649的博客
11-24 1378
在本文中，我们将探讨如何利用Pandas对分类数据进行独热（One-Hot）编码。
分类 - 鸢尾花数据集标签转换为one-hot向量形式
二分掌柜的
03-22 483
一个one-hot向量是一个整数向量，但只有一个是1，其余的都是零。分类 - 鸢尾花数据集标签转换为one-hot向量形式。在【分类 - 鸢尾花数据集加载】文中标签是。这样y就是one-hot vector。此文是把标签形式变为。
Pandas实战教程 | 实现one-hot编码
“365天深度学习训练营”报名进行中～
04-04 1806
🔗 运行环境：python3 🚩 作者：K同学啊 🥇 精选专栏：《深度学习100例》 🔥 推荐专栏：《新手入门深度学习》 📚 极品专栏：《Matplotlib教程》 🧿 优秀专栏：《Python入门100题》 ⭐ 选自专栏：《Pandas实战教程》 one-hot编码前的数据： 📍 实现代码 data = pd.get_dummies(data) data 📍 one-hot编码后的数据： ...
pandas 预处理替换，离散化one_hot
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1.替换 1.1 以{字典}的形式替换 df = pd.DataFrame( {'AAA' : [1,2,1,3], 'BBB' : [1,1,2,2], 'CCC' : [2,1,3,1]}); df source_cols = df.columns new_cols = [str(x) + "_cat" for x in source_cols] S = {1 : 'Alpha...
数据处理 | pandas入门专题——离散化与one-hot
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今天是pandas数据处理专题第7篇文章。 在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。 离散化 离散对应的反面是连续，离散化也就是将连续性的数值映射到一个离散的值。举个很简单的例子，比如说现在有一个特征是用户的收入，我们都知道贫富差距是非常巨大的，一个马云的收入顶的上成千上万人收入之和。而最穷的人收入非常少，甚至每天不到一美元。 我们来设想一下，假设我们将收入这个值作为特征放
pandas硬编码
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将one-hot编码转换为标签
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03-26
<think>嗯，用户的问题是如何将one-hot编码转换回原始标签。首先，我需要回想一下什么是one-hot编码。根据引用[1]，多标签分类中，每个样本的标签是一个向量，其中相关类别的位置为1。不过用户提到的是“转换回原始标签”，可能更常见于多类分类中的单标签情况，即每个样本只有一个类别，对应的one-hot向量只有一个1，其余为0。 用户可能是在处理分类模型的输出，比如神经网络的最后一层使用了softmax，得到的是一个概率分布，需要将其转换为对应的类别标签。或者他们可能有一个已经编码好的one-hot矩阵，需要还原成原始的类别索引或名称。 接下来，我需要考虑不同编程语言中的实现方法。用户的问题没有指定语言，但根据示例中的Python代码，可能用户更倾向于Python的解决方案。比如使用NumPy库的argmax函数，这在处理单标签one-hot编码时很常见。例如，对于一个二维数组，每一行是一个样本的one-hot向量，沿着第二个轴（axis=1）取argmax，就能得到每个样本对应的类别索引。 不过，用户可能遇到的问题可能有多个情况：比如多标签情况下，一个样本可能对应多个类别，这时候就不是简单的argmax，而是需要根据阈值判断哪些位置为1。引用[1]中提到多标签分类使用sigmoid激活函数，输出每个类别的独立概率，这时候可能需要设置一个阈值（如0.5）来确定哪些类别被激活。但用户的问题明确提到的是“将one-hot编码转换回原始标签”，而one-hot通常指单标签，所以可能用户的情况是单标签，这时候用argmax即可。 此外，用户可能需要处理的是已经编码好的one-hot数据，比如从pandas的get_dummies生成的，这时候可能需要使用idxmax或其他方法来找回原始标签。例如，对于一个DataFrame，每一行是one-hot编码，使用idxmax(axis=1)可以得到对应的列名，即原始标签。 还需要考虑代码的正确性和效率。例如，在Python中，使用NumPy的argmax比纯Python循环更高效，尤其是在处理大数据集时。此外，是否有异常情况，比如全零的行，这时候可能需要处理错误，但通常one-hot编码保证每一行只有一个1，所以这种情况可能不存在。 另外，用户可能对如何反向操作不太熟悉，特别是在不同的库或框架中的实现方式。比如在TensorFlow或PyTorch中，可能会有不同的函数或方法来实现。例如，在TensorFlow中，可以使用tf.argmax，而在PyTorch中使用torch.argmax。 总结来说，解决步骤应该是：确定是单标签还是多标签，单标签使用argmax获取索引，再映射到类别名称（如果有的话）。多标签则需要根据阈值筛选出所有激活的类别。然后根据不同的编程环境和数据结构（如NumPy数组、pandas DataFrame）选择合适的方法。同时，提供示例代码帮助用户理解，并引用相关的参考文献，比如引用[1]中提到多标签使用sigmoid的情况，但用户的问题可能更偏向单标签的one-hot转换。</think>要将one-hot编码转换回原始标签，可以通过以下步骤实现： ### 解决方案 1. **定位有效值位置**：找到one-hot向量中值为1的索引位置 $$ \text{label\_index} = \arg\max(\text{one\_hot\_vector}) $$ 2. **建立索引映射表**：创建类别与索引的对应关系字典 3. **反向映射**：根据索引值查找对应的类别名称 ### Python实现示例 ```python import numpy as np # 示例one-hot编码矩阵 one_hot_matrix = np.array([ [0, 1, 0], # 类别1 [1, 0, 0], # 类别0 [0, 0, 1] # 类别2 ]) # 转换方法 def onehot2label(one_hot): indices = np.argmax(one_hot, axis=1) # 步骤1 label_map = {0:"猫", 1:"狗", 2:"鸟"} # 步骤2 return [label_map[idx] for idx in indices] # 步骤3 print(onehot2label(one_hot_matrix)) # 输出：['狗', '猫', '鸟'] ``` ### 关键点说明 - 对于**多标签分类**（多个位置为1的情况），需要改用阈值筛选而非argmax，如： ```python # 多标签示例（使用引用[1]中的sigmoid输出） multi_label = np.array([[0.9, 0.2, 0.8], [0.3, 0.6, 0.4]]) labels = (multi_label > 0.5).astype(int) ``` - 在TensorFlow中实现时，需要先创建计算图再执行（如引用[3]所述） - 建议添加verbose参数帮助调试（参考引用[2]的调试建议）
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