独热编码和pandas如何进行独热编码

最新推荐文章于 2025-04-22 16:02:25 发布
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独热编码是将类别变量转换为数字变量的方法，适用于机器学习算法。Pandas的get_dummies函数能方便地完成此操作，通过设置drop_first参数可避免共线性问题。

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独热编码和pandas如何进行独热编码

独热编码（One-Hot Encoding）是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种方法。在许多机器学习算法中，输入必须是数字类型，所以需要将类别变量转换为数字变量。

哪些数据类型需要进行独热编码？

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。

pandas如何进行独热编码

使用 Pandas 进行独热编码非常方便。我们可以使用 pandas.get_dummies 函数将类别变量转换为哑变量。

下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个包含类别变量的 DataFrame
df = pd.DataFrame(
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独热编码（one-hot）是什么？什么数据类型需要进行独热编码？pandas如何进行独热编码（one-hot）？
data+scenario+science+insight
06-24 2661
独热编码（one-hot）是什么？什么数据类型需要进行独热编码？pandas如何进行独热编码（one-hot）？ 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。 独热编码是将分类变量转换为可提供给机器学习算法更好地进行预测的形式的过程。 一种稀疏向量，其中：一个元素设为 1；所有其他元素均设为 0。 one-hot 编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符。例如，假设某
pandas中独热编码的使用（理论）
skywf的博客
02-24 1777
本节代码主要来自张江老师，对此表示感谢 最常用的就是pandas.get_dummies()函数了 这是官方API pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) → ‘DataFrame’[...
Pandas Pandas中利用pd.get_dummies()实现One-Hot编码
guoqingru0311的博客
07-15 1072
get_dummies 方法主要用于对类别型特征做 One-Hot 编码（独热编码）
Python 实现独热编码的方法
qq_29715355的博客
04-22 501
在机器学习分类问题中，当数据集中存在大量分类变量时，独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的数据预处理技术。独热编码可以将分类变量转换为二进制向量，使得分类变量能够被机器学习模型正确处理。然而，独热编码可能会导致特征数量的指数级增长，增加计算复杂度和内存需求。因此，选择合适的独热编码方法至关重要。
pandas使用get_dummies进行one-hot编码
juzexia的博客
11-20 1432
原文地址：   http://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/52836051 离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:
一文读懂Pandas中独热编码
csdn1561168266的博客
08-16 535
例如，在这个虚拟数据集中，分类列具有多个字符串值。许多机器学习算法要求输入数据为数值形式，因此需要某种方法将此数据属性转换为与此类算法兼容的形式，本文将分类列分解为多个二进制值列。因此，单个分类列被转换为4个新列，其中只有一个列的值为1，其他3个列的值为0，这就是为什么它被称为独热编码。独热编码是一种数据预处理步骤，用于将分类值转换为兼容的数值表示。当想要对布尔列进行独热编码时，问题就出现了，其创建了两个新列。对于分类列，可以将其分解为多个列，为此本文使用。方法，并将原始数据帧作为数据输入，在。
pandas: One-Hot-Encoding 独热编码
ZJ_11701的博客
11-15 703
对于一些表示类别的变量（也就是 categorical variable），我们不应该分配数字，这样是没有意义的。相反，我们应当使用独热编码。（不知道还有哪些更合理的方式） 直接上例子： >>> import statsmodels.api as sm >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> np.random.seed(444) >>> data = {
Pandas | 手动编写函数实现独热编码（OneHotEncoder）
HG0724的博客
11-08 469
不过需要注意的是，对于sklearn的独热编码转化器来说，尽管其使用过程会更加方便，但却无法自动创建转化后的列名称。此时就需要将OneHotEncoder中drop参数调整为’if_binary’，以表示跳过二分类离散变量列。因此很多时候我们在进行独热编码转化的时候会考虑只对多分类离散变量进行转化，而保留二分类离散变量的原始取值。
在Adult数据集上使用pandas进行独热编码，之后部署Logistic Regression模型
fatfairyyy的博客
09-02 1043
adult 数据集的任务是预测一名工人的收入是高于 50 000 美元还是低于 50 000 美元。这个数据集的特征包括工人的年龄、雇用方式（独立经营、私营企业员工、政府职员等）、教育水平、性别、每周工作时长、职业，等等。这个数据集需要自己在网上下载，在百度里搜即可，其他博主已经整理好了下载的链接。
机器学习代码实战——One-Hot编码（独热编码）
12-21
本文将深入探讨一种编码方法——独热编码（One-Hot编码），并结合Python的Pandas库和Scikit-Learn库进行实战演练。 1. 实验目的： 本次实验的主要目标是根据CSV文件中的属性，包括Car Model（车型）、Mileage（里程...
python pandas 独热编码
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01-07 2416
python pandas 独热编码 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame( { '姓名': ['周', '武', '郑'], '成绩': [100, 96, 77], '年龄': [17, 15, 19], '班级': ['1班', '3班', '4班'], }, index=[0, 1, 2 ]) print(df1) 姓名 成绩 年龄 班级 0 周 1
pandas.get_dummies （独热编码）详解
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dummiesNewData = pandas.get_dummies( newData, columns=[‘症状’], prefix=[‘症状’], prefix_sep=’_’ ) # 注意陷阱哇 在给新的观测数据进行转换时，一定要加上下面的代码 newData[‘症状’] = newData[‘症状’].astype( ‘category’, categories=data[‘症状...
[Python中pandas实现独热编码][pd.get_dummies()函数]
liujingwei8610的专栏
01-13 3329
快速理解 独热编码前，存在1列x3行的数据： 1列的列名称为： 动物名称 3行中第1行的值为： 猫 3行中第2行的值为： 狗 3行中第3行的值为： 猫 独热编码后，变为2列x3行的数据，第一列是猫，第二列是狗 2列的列名称分别为：猫，狗 3行中第1行的值变为：1，0 3行中第2行的值变为：0，1 3行中第3行的值变为：1，0 选择题 以下关于pandas库中pd.get_dummies()函数说法错误的是： 选项： A 可以对Dataframe中字段类型是Object的列进行...
使用Pandas进行独热（One-Hot）编码的理解
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使用Pandas将数据转换为One-Hot编码形式
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09-25 369
通过以上的步骤，我们成功地使用Pandas将数据转换为One-Hot编码形式。它将原始的分类变量转换为一系列二进制的特征，使得模型能够更好地理解和处理这些特征。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。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。可以看到，新的One-Hot编码列已经成功添加到了原始DataFrame中。
[python数据处理系列]详解独热编码与标签编码的区别及在Pandas中的实现
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04-21 3580
本文详细解析了独热编码与标签编码的区别，并演示了如何在Pandas中进行数据集创建和独热编码的实现。同时，还介绍了如何自动对所有分类变量进行独热编码、对指定列进行独热编码以及对进行独热编码的列采用布尔型表示的方法。最后，文章探讨了对数据进行独热编码后，数据变成了什么类型。
【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 2529
【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)
独热编码
最新发布
05-07
### 独热编码的概念 独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量转换为机器学习算法可用形式的技术。通过这种技术，离散型特征被映射到二进制向量空间中，使得原本无序的类别数据能够以数值化的方式表达出来[^1]。 例如，在给定的数据集中，“性别”这一列可能包含两个值：“男”和“女”。经过独热编码后，“男”会被转化为 `[1, 0]` 而 “女” 则变为 `[0, 1]`。这种方式消除了原始数据中的顺序关系假设，从而更适合用于训练模型。 ### 使用 Python 和 Scikit-Learn 实现独热编码的方法 #### 方法一：利用 `pandas.get_dummies` Pandas 提供了一个简单易用的功能来完成独热编码操作——即调用函数 `get_dummies()`： ```python import pandas as pd data = {'gender': ['male', 'female', 'female']} df = pd.DataFrame(data) one_hot_encoded_df = pd.get_dummies(df['gender'], prefix='gender') print(one_hot_encoded_df) ``` 此代码片段展示了如何基于 Pandas 的 DataFrame 对象执行基本的一次性独热编码过程[^2]。 #### 方法二：借助 scikit-learn 中的 `OneHotEncoder` Scikit-learn 库提供了专门针对此类任务设计好的工具类 —— 即 `OneHotEncoder` 类。下面是一个具体实例演示其应用方式: ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np categories = [['male', 'female']] encoder = OneHotEncoder(categories=categories) encoded_array = encoder.fit_transform(np.array([["male"], ["female"]])).toarray() print(encoded_array) ``` 这里定义了一组预设好取值范围内的类别标签列表作为输入参数传递给了初始化阶段；随后传入待处理的实际观测值数组并调用了 fit_transform 函数得到最终结果矩阵[^3]。 另外值得注意的是当面对大规模高维度稀疏数据集时还可以考虑启用 sparse 参数选项来自动生成更加节省存储资源的空间格式表示法，默认情况下该属性开启状态(`sparse=True`)。 ### 注意事项 尽管独热编码非常有用，但在实际项目开发过程中也需要注意一些潜在问题。比如它可能会显著增加内存消耗以及计算复杂度尤其是对于那些具有大量不同水平项的目标字段而言更是如此因此需要权衡利弊合理选用其他替代方案如目标均值编码等高级技巧加以优化改进性能表现效果更佳。
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