基于pandas将类别属性转化为数值属性的方法

离散特征的编码分为两种情况：

1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码

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

使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码

import pandas as pd
df = 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)

说明：对于有大小意义的离散特征，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进行one-hot

编码

pd.get_dummies(df)

来源：https://blog.csdn.net/chenpe32cp/article/details/75452592