所涉及到的几种 sklearn 的二值化编码函数：OneHotEncoder(), LabelEncoder(), LabelBinarizer(), MultiLabelBinarizer()

转自http://blog.youkuaiyun.com/haramshen/article/details/53169963

所涉及到的几种 sklearn 的二值化编码函数：OneHotEncoder(), LabelEncoder(), LabelBinarizer(), MultiLabelBinarizer()

1.代码块

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

testdata = pd.DataFrame({'pet': ['cat', 'dog', 'dog', 'fish'],'age': [4 , 6, 3, 3],
'salary':[4, 5, 1, 1]})
 
 
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这里我们把 pet、age、salary 都看做类别特征，所不同的是 age 和 salary 都是数值型，而 pet 是字符串型。我们的目的很简单: 把他们全都二值化，进行 one-hot 编码.

2.对付数值型类别变量

OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform( testdata.age ) # testdata.age 这里与 testdata[['age']]等价
 
 
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然而运行结果是 array([[ 1., 1., 1., 1.]])，这个结果是错的，从 Warning 信息中得知，原因是 sklearn 的新版本中，OneHotEncoder 的输入必须是 2-D array，而 testdata.age 返回的 Series 本质上是 1-D array，所以要改成 

OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform(testdata[['age']])
 
 
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testdata[[‘age’]]的取值是：0,4,6所以对这个三个值进行one-hot化,第一行:[4]===>得到one-hot:[0,1,0]

注意： one-hot化是每个feature的取值个数作为one-hot后的长度，对应的位置0/1的值是原数据在此位置取值的有无.不是取值的max的长度编号:如这个最大为6,按照one-hot的定义是testdata[[‘age’]]=[4]–>one-hot后:[0,0,0,1,0,0]但定义直观理解是这样的,但在工程实现这样没必要,只针对有值得取值编码就可以,节约矩阵one-hot后的规模而且效果一样;

我们得到了我们想要的：

array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.]])
 
 
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可以用同样的方法对 salary 进行 OneHotEncoder, 然后将结果用 numpy.hstack() 把两者拼接起来得到变换后的结果

a1 = OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform( testdata[['age']] )
a2 = OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform( testdata[['salary']])
final_output = numpy.hstack((a1,a2))
 
 
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结果为

array([[ 0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])
 
 
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有时候我们除了得到最终编码结果，还想知道结果中哪几列属于 age 的二值化编码，哪几列属于 salary 的，这时候我们可以通过 OneHotEncoder() 自带的 feature_indices_ 来实现这一要求，比如这里 feature_indices_ 的值是[0, 3, 6]，表明 第[0:3]列是age的二值化编码，[3:6]是salary的。更多细节请参考 sklearn 文档

3.对付字符串型类别变量

遗憾的是OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码，也就是说OneHotEncoder().fit_transform(testdata[[‘pet’]])这句话会报错(不信你试试)。已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持，所以一般都采用曲线救国的方式： 
* 方法一 先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化 
* 方法二 直接用 LabelBinarizer() 进行二值化 
然而要注意的是，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y的离散化，而非输入X， 所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟OneHotEncoder() 要求输入 2-D array 相左。所以我们使用的时候要格外小心，否则就会出现上面array([[ 1., 1., 1., 1.]])那样的错误.

# 方法一: LabelEncoder() + OneHotEncoder()
a = LabelEncoder().fit_transform(testdata['pet'])
OneHotEncoder( sparse=False ).fit_transform(a.reshape(-1,1)) # 注意: 这里把 a 用 reshape 转换成 2-D array

# 方法二: 直接用 LabelBinarizer()

LabelBinarizer().fit_transform(testdata['pet'])
 
 
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这两种方法得到的结果一致，都是

array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
 
 
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正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder().fit_transform(testdata[[‘pet’, ‘age’]])会报错。 

4.无用的尝试

然而执着如我怎会就此放弃，我又仔细翻了翻 sklearn 的 API 接口，果然发现有个叫 MultiLabelBinarizer() 的，看着似乎可以解决这个问题，于是尝试了一下

MultiLabelBinarizer().fit_transform(testdata[['age','salary']].values)
 
 
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输出结果如下

array([[0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 1, 0, 0, 0]])
 
 
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5.另一种解决方案

其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可

pd.get_dummies(testdata,columns=testdata.columns)
 
 
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结果正是我们想要的

age_3   age_4   age_6   pet_cat pet_dog pet_fish    salary_1    salary_4    salary_5
0   0.0 1.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0
1   0.0 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0
2   1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 1.0 0.0 0.0
3   1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0
 
 
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get_dummies的优势： 
* 1.本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好. 
* 2.无论你的列是字符型还是数字型都可以进行二值编码. 
* 3.能根据用户指定，自动生成二值编码后的变量名. 
这么看来，我们找到最完美的解决方案了？ No！get_dummies千般好，万般好，但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型，所以得到的结果得手动输入到 sklearn 里的相应模块，也无法像 sklearn 的transformer一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。更重要的一点.

注意: get_dummies 不像 sklearn 的 transformer一样，有 transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用 get_dummies 方法将导致数据错误。