pandas 下的 one hot encoder 及 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别...

最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布

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文章标签：人工智能 python

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/462196

本文介绍了sklearn.preprocessing下的OneHotEncoder与Pandas get_dummies的不同之处，包括处理字符串类型数据的能力、数据维度的要求及使用示例，并展示了DictVectorizer的应用。

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sklearn.preprocessing 下除了提供 OneHotEncoder 还提供 LabelEncoder（简单地将 categorical labels 转换为不同的数字）；

1. 简单区别

Panda’s get_dummies vs. Sklearn’s OneHotEncoder() :: What is more efficient?

sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string，如果数据集中的某些特征是 string 类型的话，需要首先将其转换为 integers 类型；
- 在新版本中 sklearn 中，OneHotEncoder 实例的 fit 方法将不再接收 1 维数组，而必须是显式的二维形式；
```
encoder = OneHotEncoder()
encoder.fit([[1, 2], [2, 1]])
```
- 1
- 2

pd.get_dummies()，则恰将 string 转换为 integers 类型：

>> pd.get_dummies(['A', 'B', 'A'])
   A  B
0  1  0
1  0  1
2  1  0

2. sklearn.feature_extraction 下的 DictVectorizer

How can i vectorize list using sklearn DictVectorizer

将字典类型表示的属性，转换为向量类型：

>> measurements = [
     {'city=Dubai': True, 'city=London': True, 'temperature': 33.},
     {'city=London': True, 'city=San Fransisco': True, 'temperature': 12.},
     {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.},
]

>> vec.feature_names
['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']


>> vec.fit_transform(measurements).toarray()
array([[  1.,   1.,   0.,  33.],
       [  0.,   1.,   1.,  12.],
       [  0.,   0.,   1.,  18.]])

转自：http://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/72870358