SQL(8) one-hot（多值列拆分成二值）

最新推荐文章于 2025-05-05 22:20:37 发布
最新推荐文章于 2025-05-05 22:20:37 发布
阅读量1.5k 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： SQL
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41725746/article/details/96989975
版权
本文介绍如何将包含多个值的列通过SQL转换为二值（0/1）表示，以便进行数据分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

sql 刷题

1、多值列拆分成二值

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

-- (1) 拆分列
SELECT id, INSTR(fruits, 'apple') AS apple, INSTR(fruits, 'banana') AS banana
FROM consume_fruits
最低0.47元/天 解锁文章
【浅谈 One-Hot 编码】——实现分类变量的编码方法
.
03-27 489
One-Hot 编码是指将一个分类变量转换为一组二进制数的编码方式，其中每个二进制数表示该分类变量是否属于某一特定类别。简单来说，就是将一个有nnn个不同取值的分类变量转换为nnn个二进制变量，其中每个变量代表一种可能的取值。例如，我们有一个分类变量color其取值为，我们可以使用 One-Hot 编码将其转换为三个二进制变量。当color的取值为red时，is_red取值为 1，而其余两个变量的取值均为 0。本文详细介绍了 One-Hot 编码的原理及在 Python 中的实现方式。
第8章: 智能推荐系统开发案例
AI天才研究院
09-28 1047
例如，对于电商平台，我们可能需要考虑用户的历史购买序列、商品的类别和属性、时间信息等多个方面，可能会选择结合RNN和注意力机制的模型。我们学习了如何设计和实现个性化推荐模型，如何评估和优化推荐效果，以及如何构建高性能的实时推荐引擎。在这个过程中，我们需要充分利用用户画像和物品特征，设计合适的训练策略，并解决推荐系统中的常见问题。通过综合运用这些优化技术，我们可以构建一个高性能、可扩展的实时推荐引擎，能够快速响应用户请求，提供个性化的推荐结果。随着用户交互的增加，我们可以逐步过渡到更依赖协同信息的推荐方法。
python——类别型数据标签二值化-one_hot编码
柳杰的博客
01-09 1359
from sklearn.preprocessing import label_binarize label_binarize(y, *, classes, neg_label=0, pos_label=1, sparse_output=False) - Parameters(参数) y : array-like 要编码的整数数据或多标签数据序列 classes : array-like of shape (n_classes,) np.arange(c) neg_label : int
机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）
weixin_34315665的博客
06-14 2036
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。 那什么是特征数字化呢？例子如下： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"] 运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"] 假如某个样...
数据预处理-独热编码（One-Hot）
zhaocen_1230的博客
06-06 694
1、部分特征如人的性别有男女，国家有中国、美国、法国等，并不是连续的，而是离散的、无序的，通常我们需要对其进行特征数字化 2、假如某个样本（某个人），他的特征是这样的【‘男’、‘中国’、‘乒乓球’】，我们可以用【0、0、4】来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动数据是任意排序的） 3、One-Hot编码，又称一位有效编码，主要是采用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，并且在任意时候只有一位有效 4、表示方法 a）两个特征N=2
One hot 编码
一碗竹叶青的博客
11-04 640
参考： https://my.oschina.net/kyo4321/blog/2050708 https://cloud.tencent.com/developer/article/1021585 对于one hot编码首先需要将数据数值化，然后把将数值进行onehot 所有的操作都是对dataframe来进行的，参看如何RDD转换dataframe 数值化 import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, StringIndexer, VectorAs
[Spark版本更新]--2.3.0发行说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
03-03 1万+
自从2017年12月1日发布spark-2.2.1以来，已有3个月时间。2018年2月28日，spark官方发布了一个大版本Spark-2.3.0，解决了1399个大大小小的问题。一、DataBricks做了相关说明今天，我们很高兴地宣布Databricks上的Apache Spark 2.3.0作为其Databricks Runtime 4.0的一部分。我们要感谢Apache Spark社区为S...
[Spark版本升级]-- spark-2.2.0发行说明
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
07-18 6740
Spark-2.2.0版本发行时间：2017-7-11   一、Jira说明： https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?projectId=12315420&version=12338275   子任务 [ SPARK-1267 ] - 添加PySpark的pip安装程序 [ SPARK-3249 ] - ...
Spark机器学习实战：从理论到项目落地全解析
最新发布
AI天才研究院
05-05 235
在数据爆炸式增长的今天，传统单机机器学习框架（如Scikit-learn）面临计算资源瓶颈，无法高效处理TB级以上的海量数据。Spark凭借其分布式计算能力（基于RDD和DataFrame）与MLlib/ML（机器学习库）的深度整合，成为企业级大数据机器学习的首选平台。Spark ML的核心架构与设计思想分布式机器学习的关键技术（如特征并行、模型并行）典型算法（线性回归、随机森林、逻辑回归）的原理与实现项目实战：用户流失预测的全流程开发工程落地中的常见问题与优化策略核心概念。
One-Hot 独热编码
糊里糊涂
07-12 312
文章目录为什么使用One-Hot独热编码什么是One-Hot独热编码案例示例1示例2One-Hot 编码优缺点优点缺点常见疑问 为什么使用One-Hot独热编码 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如：性别特征：[“男”，“女”]，祖国特征：[“中国”，"美国，“法国”]，运动特征：[“足球”，“篮球”，“羽毛球”，“乒乓球
如何检测anaconda的第三方库安装成功_小白必看！Anaconda安装全攻略
weixin_39743423的博客
10-24 3692
本文作者：戴 雯文字编辑：方 言技术总编：张馨月爬虫俱乐部云端课程来袭！爬虫俱乐部将于2020年8月25日至28日在线上举行Stata数据分析法律与制度专题训练营，主要是为了让学员掌握Stata软件进阶操作，涉及内容包括基本字符串函数及其应用、正则表达式、法律与制度数据网络爬虫技巧、判案文书的文本分析等技术。详情请参考《8月Stata数据分析法律与制度专场来啦!》 另外...
机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）及其代码
梦Dancing的博客
04-27 5万+
1. 为什么使用 one-hot 编码？ 问题： 在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。 目的： 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如： 性别特征：["男"，"女"] ...
关于Onehot编码的总结
AI浩
12-02 4733
什么情况下使用onehot 对于定类类型的数据，建议使用one-hot encoding。定类类型就是纯分类，不排序，没有逻辑关系。比如性别分男和女，男女不存在任何逻辑关系，我们不能说男就比女好，或者相反。再者，中国各省市分类也可以用独热编码，同样各省不存在逻辑关系，这时候使用one-hot encoding会合适些。但注意，一般会舍去一个变量，比如男的对立面肯定是女，那么女就是重复信息，所以保留其中一个变量即可。对于定序类型的数据，建议使用label encoding。定序类型也是分类，但有排序逻...
独热编码（One-Hot Encoding）
猫猫与橙子的博客
09-29 2111
在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 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:1,XL:2,XXL:3} 例如，考虑一下的三个特征： ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox"
【转】数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）
weixin_30586257的博客
09-27 2893
原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 例如，考虑一下的三个特征： ["male","female"] ["from Europe","from US","from Asia"] ["uses Firefox","u...
数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）
皮皮blog
03-10 7万+
在很多任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。例如，考虑一下的三个特征：如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3]["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。
数据处理——One-Hot Encoding
热门推荐
null的专栏
03-03 12万+
一、One-Hot Encoding     One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。     在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中，对于这样的特征，通常我们需要对其进行特征数字化，如下面的例子：
数据预处理中常见的哑编码/独热编码（One-Hot Encoding）详解（一看就懂）
Python开发工程师
09-04 2万+
通常需要处理的数值都是稀疏而又散乱地分布在空间中，然而，我们并不需要存储这些大数值，这时可以用独热编码。 例如：我们需要处理4维向量空间，当给一个特征向量的第n个特征进行编码时，编码器会遍历每个特征向量的第n个特征，然后进行非重复计数。若第n个特征的最大值为K，则就把这个特征转换为只有一个值为1而其他值都是0的K+1维向量。 encoder=OneHotEncoder(sparse=Fal...
如何在一个实际的商业项目中，详细解释数据收集过程，以及后续进行的数据清洗步骤（包括缺失值和异常值检测、基础统计分析、相应处理方法），并且提供一个Python代码示例，展示数据预处理到可用于模型构建的完整流程？请确保程序能展示出每一步操作及其结果。
12-06
4. **编码分类变量**：将类别变量转换为数值表示（One-Hot编码、LabelEncoder等）。 ```python data = pd.get_dummies(data, columns=['user_type']) ``` 5. **数据集划分**：通常会拆分为训练集和测试集，有时...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值