#将地区作独热编码处理 enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head()

这段代码是将数据集中的"location"列进行独热编码处理，并且将处理后的结果与原数据集中的其他列合并成一个新的数据集"data_new"。

具体来说，首先利用sklearn库中的OneHotEncoder对"location"列进行独热编码处理，将处理后的结果保存在一个稀疏矩阵"matrix"中。然后通过enc.categories_获取编码后的列标签，将稀疏矩阵转换为DataFrame格式的独热编码结果"loc"。

接着，从原数据集中选择"man_age"、"woman_age"、"man_decision"、"woman_decision"和"status"这5列，保存在"data_new"中，并打印出"data_new"的前5行数据。

需要注意的是，这段代码中缺少对数据集中缺失值的处理，如果数据集中存在缺失值，可能会对独热编码处理和数据合并造成影响。

相关问题

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，使用GridSearchCV对超参数进行调优。最后输出了最好的参数和相应的得分。

合并数据的代码。数据为temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder#接下来 对象 enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')#接下来，代码导象 enc.fit(temp)#代码使用 fit 方法对选定的列进行训练，及如何将它们进行编码 new_sex = enc.transform(temp).toarray()#并使用w_sex 变量中 new_sexfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler#从er 类 scaler = StandardScaler()#创建了一个 scaler 对象 scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)#使用 fit 方法对选定的特征差 features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)#使用 transform 方法对 中。 scaled_features = pd.DataFrame(features, columns=df.columns[2:])#代中 scaled_features

这段代码没有将编码后的新特征列添加到原始数据框中，需要再进行一步合并操作。代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler

# 假设原始数据框为df，包含"性别"和其他特征列
temp = df["性别"].values.reshape(-1,1) #将其转化为一个列向量 
enc = OneHotEncoder(drop='if_binary')
enc.fit(temp)
new_sex = enc.transform(temp).toarray()

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(df.iloc[:, 2:].values)
features = scaler.transform(df.iloc[:, 2:].values)

# 将编码后的新特征列和标准化后的特征列合并
scaled_features = np.hstack((new_sex, features))
cols = list(enc.get_feature_names()) + list(df.columns[2:])
scaled_features = pd.DataFrame(scaled_features, columns=cols)

这段代码中，我们使用numpy的hstack函数将编码后的新特征列和标准化后的特征列水平合并。然后，我们将新的特征列名和原始数据框中的特征列名合并起来，构成了新的特征列名，最后将合并后的数据存储在一个名为scaled_features的新数据框中，作为模型训练和预测的输入数据。