类别型数据编码代码
时间: 2023-07-02 09:08:27 浏览: 49
在机器学习和数据分析中,常常需要对类别型数据进行编码,以便将其用于模型训练或数据分析。以下是几种常用的类别型数据编码代码:
1. LabelEncoder:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit(classes)
encoded_labels = le.transform(labels)
```
其中,classes 是所有可能的类别,labels 是要编码的类别标签。
2. One-Hot Encoding:
```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
one_hot_encoder.fit(classes)
one_hot_encoded_labels = one_hot_encoder.transform(labels.reshape(-1, 1))
```
其中,classes 是所有可能的类别,labels 是要编码的类别标签。
3. Pandas get_dummies:
```python
import pandas as pd
one_hot_encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['column_name'])
```
其中,df 是包含类别型数据的 DataFrame,column_name 是要编码的列名。该方法会自动将该列进行 One-Hot 编码,并添加到 DataFrame 中。
4. DictVectorizer:
```python
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
dict_vectorizer = DictVectorizer()
encoded_dict = dict_vectorizer.fit_transform(dict_list)
```
其中,dict_list 是一个包含多个字典的列表,每个字典表示一个样本的特征,key 是特征名,value 是特征值。该方法会将每个特征转换为一个新的二进制特征,并将所有特征合并成一个长向量。
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