離散特征的編碼分為兩種情況：

1、離散特征的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot編碼

2、離散特征的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}

使用pandas可以很方便的對離散型特征進行one-hot編碼

import pandas as pddf = pd.DataFrame([   ['green', 'M', 10.1, 'class1'],    ['red', 'L', 13.5, 'class2'],    ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']]) df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label'] size_mapping = {   'XL': 3,   'L': 2,   'M': 1}df['size'] = df['size'].map(size_mapping) class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)

說明：對于有大小意義的離散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1}

Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies進行one-hot編碼

pd.get_dummies(df)

以上這篇pandas使用get_dummies進行one-hot編碼的方法就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。