#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') xc.train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[xc]).toarray())报错
时间: 2024-04-08 12:34:24 浏览: 17
根据你提供的代码,`xc.train`这个表达式是不正确的,因为`.`是Python中的属性访问符号,不能用于变量名。你可以修改代码如下:
```python
encoder_ = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
xc_train = pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(df_train[xc]).toarray())
```
这样,你就可以将编码后的结果存储在`xc_train`变量中了。确保变量名的正确性,并根据你的需求对其进行调整。
相关问题
#encoding categorical variables encoder_=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') categorical_train=pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(d_train[categorical_]).toarray())什么意思
这段代码是用来对分类变量进行编码的。让我来解释一下每一行的含义:
1. `encoder_ = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')`:创建了一个OneHotEncoder对象,并将其赋值给变量`encoder_`。`handle_unknown='ignore'`参数表示在编码过程中会忽略未知的类别。
2. `categorical_train = pd.DataFrame(encoder_.fit_transform(d_train[categorical_]).toarray())`:使用`encoder_`对训练数据集中的分类变量进行编码,并将结果转换为一个包含二进制编码的DataFrame对象。`d_train[categorical_]`表示训练数据集中的分类变量列。
通过这段代码,你可以将分类变量转换为二进制编码的形式,以便在机器学习模型中使用。编码后的结果会以DataFrame形式存储在`categorical_train`变量中。
OneHotEncoder(categorical_feature = [0]) 如何用ColumnTransformer替代
可以使用以下代码将OneHotEncoder替换为ColumnTransformer:
```
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ct = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), [0])], remainder='passthrough')
```
其中,第一个参数是一个元组列表,每个元组包含一个转换器的名称、转换器对象和要转换的列索引。在这里,我们使用了OneHotEncoder作为转换器,并指定要转换的列索引为0。第二个参数是remainder,指定要保留的列,这里我们使用'passthrough'表示保留所有未指定的列。