python对离散变量的one-hot编码方法-创新互联

我们在进行建模时，变量中经常会有一些变量为离散型变量，例如性别。这些变量我们一般无法直接放到模型中去训练模型。因此在使用之前，我们往往会对此类变量进行处理。一般是对离散变量进行one-hot编码。下面具体介绍通过python对离散变量进行one-hot的方法。

创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站设计、做网站、成都外贸网站建设公司、特克斯网络推广、小程序设计、特克斯网络营销、特克斯企业策划、特克斯品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们大的嘉奖；创新互联公司为所有大学生创业者提供特克斯建站搭建服务，24小时服务热线：18982081108，官方网址：www.cdcxhl.com

注意：这里提供两种哑编码的实现方法，pandas和sklearn。它们大的区别是，pandas默认只处理字符串类别变量，sklearn默认只处理数值型类别变量(需要先 LabelEncoder )

① pd.get_dummies(prefix=)

pandas的get_dummies()可以直接对变量进行one-hot编码，其中prefix是为one-hot编码后的变量进行命名。

②LabelEncoder和OneHotEncoder

我们也可以通过sklearn的模块实现对离散变量的one-hot编码，其中LabelEncoder是将离散变量替换为数字，

OneHotEncoder则实现对替换为数字的离散变量进行one-hot编码。

注：get_dummies()可以直接对字符型变量进行one-hot编码，但OneHotEncoder不能直接对字符型变量编码，因此我们需要先将字符型变量转换为数值型变量。这就是为什么在OneHotEncoder之前需要LabelEncoder的原因。

下面我们通过实例来介绍这两种方法的具体使用：

①数据的导入

import pandas as pd
import os
os.getcwd() 
os.chdir('E:\study\kaggle\Titanic')
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
data = pd.read_csv('train.csv')

网站题目：python对离散变量的one-hot编码方法-创新互联
网址分享：http://cxhlcq.com/article/deiopc.html