使用 pd.get_dummies 对 “Education'和 'Marital_Status' 做哑变量

可以使用 Pandas 中的 `get_dummies()` 函数对指定的列进行哑变量处理，例如：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对 'Education' 和 'Marital_Status' 列进行哑变量处理
df = pd.get_dummies(df, columns=['Education', 'Marital_Status'])

这样就会将 `Education` 和 `Marital_Status` 列中的每个取值都转换成一个新的列，新的列名字为原始列名字加上取值，列中的值为 0 或 1，代表原始数据中该行是否包含该取值。

相关问题

#根据编程要求，补充下面Begin-End区间的代码 import numpy as np import pandas as pd import numpy as np import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz # 导入决策树模型 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入数据集划分模块 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.metrics import classification_report # 数据的读入与处理 data_path ='/data/bigfiles/7db918ff-d514-49ea-8f6b-ea968df742e9' df = pd.read_csv(data_path,header=None,names=['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num','marital-status','occupation','relationship','race','sex','capital-gain','capital-loss','hours-per-week','native-country','salary']) ######Begin ###### # 去除字符串数值前面的空格 # 去除fnlwgt, capital-gain, capital-loss,特征属性 # 将特征采用哑变量进行编码，字符型特征经过转化可以进行训练 # 将label编码 ###### End ###### ######Begin ###### # 按4：1的比例划分训练和测试集 # 构建模型 #对训练集X_train训练 #对于测试集x_test进行预测 # 其他指标计算 print(classification_report(y_test, x_pre_test)) # 预测测试集概率值 #计算验证集的auc值,参数为预测值和概率估计 ###### End ###### print("auc的值：{}".format(auc))

######Begin ######
# 去除字符串数值前面的空格
df_obj = df.select_dtypes(['object'])
df[df_obj.columns] = df_obj.apply(lambda x: x.str.strip())

# 去除fnlwgt, capital-gain, capital-loss,特征属性
df = df.drop(['fnlwgt', 'capital-gain', 'capital-loss'], axis=1)

# 将特征采用哑变量进行编码，字符型特征经过转化可以进行训练
df = pd.get_dummies(df)

# 将label编码
df['salary'] = df['salary'].apply(lambda x: 1 if x == '>50K' else 0)

###### End ######

######Begin ######
# 按4：1的比例划分训练和测试集
X = df.drop(['salary'], axis=1)
y = df['salary']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
dt = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# 对训练集X_train训练
dt.fit(X_train, y_train)

# 对于测试集x_test进行预测
x_pre_test = dt.predict(X_test)

# 其他指标计算
print(classification_report(y_test, x_pre_test))

# 预测测试集概率值
y_score = dt.predict_proba(X_test)[:, 1]

# 计算验证集的auc值,参数为预测值和概率估计
auc = roc_auc_score(y_test, y_score)

###### End ######

print("auc的值：{}".format(auc))

处理 adult 数据集。在这个数据集中，有一些列是字符串类型的，比如工作类型（workclass）、教育水平（education）、婚姻状况（marital-status）等等。将这些字符串类型的列转换为数值类型

### 回答1：
处理字符串类型的列可以使用编码（Encoding）的方式将其转换为数值类型。常见的编码方式有Label Encoding和One-hot Encoding两种。

Label Encoding是将每个字符串类型的值映射为一个数值类型的值，比如将工作类型（workclass）中的“Private”映射为0，“Self-emp-not-inc”映射为1，以此类推。这种编码方式适用于字符串类型的值之间存在大小关系的情况。可以使用sklearn库中的LabelEncoder进行转换。

One-hot Encoding是将每个字符串类型的值转换为一个对应的二进制向量，其中只有一个位置上为1，其余位置上为0。比如将婚姻状况（marital-status）中的“Married-civ-spouse”转换为[1,0,0,0,0,0]，“Never-married”转换为[0,1,0,0,0,0]，以此类推。这种编码方式适用于字符串类型的值之间不存在大小关系的情况。可以使用pandas库中的get_dummies函数进行转换。

下面是一个使用Label Encoding的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('adult.csv')

# 将workclass列进行Label Encoding
label_encoder = LabelEncoder()
data['workclass'] = label_encoder.fit_transform(data['workclass'])

# 将education列进行Label Encoding
data['education'] = label_encoder.fit_transform(data['education'])

# 将marital-status列进行Label Encoding
data['marital-status'] = label_encoder.fit_transform(data['marital-status'])

# 输出转换后的数据集
print(data.head())

可以根据需要对其他列进行相应的编码。

### 回答2：
处理 adult 数据集时，需要将字符串类型的列转换为数值类型。具体的转换方法如下：

首先，根据工作类型（workclass）这一列的不同取值，可以将其转换为数值类型。可以采取的方式是将每个工作类型映射为一个唯一的数值。例如，将“Private”映射为1，“Self-employed”映射为2，“Government”映射为3等等。

接下来，对于教育水平（education）这一列，可以使用类似的方法将每个教育水平映射为一个数值。例如，“Preschool”映射为1，“Primary school”映射为2，“High school”映射为3等等。需要注意的是，要确保不同的教育水平之间的映射数值具有一定的大小顺序。

同样地，对于婚姻状况（marital-status）这一列，也可以采取类似的方法进行映射。例如，“Married”映射为1，“Divorced”映射为2，“Single”映射为3等等。

在完成上述的映射后，字符串类型的列就被成功地转换为了数值类型。这样的转换可以方便后续的分析和建模工作。同时，也可以为模型提供更准确的输入数据。需要注意的是，在进行转换时要保证映射的一致性和唯一性，确保每个取值都被正确地映射为唯一的数值。

### 回答3：
处理 adult 数据集中的字符串类型列可以考虑以下几个步骤：

1. 首先，需要对每个字符串类型列进行统计，了解每个列中有哪些不同的字符串值。

2. 对于每个字符串类型列，可以采用独热编码（One-hot encoding）或标签编码（Label encoding）的方法进行转换。

- 独热编码是将每个字符串值分别转换为一个新的二进制变量，对应的字符串值为1，其他字符串值为0。这种编码方式可以保留字符串的所有信息，但会增加数据的维度。

- 标签编码是将每个字符串值分配一个数值，比如工作类型中的“Private”可以转换为0，“Self-emp-not-inc”可以转换为1，以此类推。这种编码方式会减少数据的维度，但会导致字符串间的关系丢失。

3. 对于某些列来说，也可以根据实际情况将字符串值映射为有序的数字，以便更好地捕捉数据之间的关系。比如，教育水平可以按照是否完成高中、是否大学毕业等划分为不同的数值类别。

4. 还可以考虑利用特征工程的方法，将某些字符串类型列进行组合、拆分或衍生新的特征，以便更好地表达数据的特征。

总的来说，处理 adult 数据集中的字符串类型列需要综合考虑具体的情况和目标，选择合适的编码方式，并结合特征工程的方法进行处理，以使得转换后的数值类型数据能够更好地支持后续的数据分析和建模任务。