pandas 中对特征进行硬编码和onehot编码的实现

首先介绍两种编码方式硬编码和onehot编码，在模型训练所需要数据中，特征要么为连续，要么为离散特征，对于那些值为非数字的离散特征，我们要么对他们进行硬编码，要么进行onehot编码，转化为模型可以用于训练的特征

初始化一个DataFrame

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
['green', 'M', 20, 'class1'],
['red', 'L', 21, 'class2'],
['blue', 'XL',30, 'class3']])
df.columns = ['color', 'size', 'weight', 'class label']

硬编码：

将feature的值从0（或者1）开始进行连续编码，比如color进行硬编码，color的值有三个，分别为编码为1,2,3

可以用如下操作，对color字段下的值进行硬编码

colorMap = {elem:index+1 for index,elem in enumerate(set(df["color"]))}
df['color'] = df['color'].map(colorMap)

这样可以进行硬编码了，之前我的写法是，先生成map，然后对每一行进行apply，显然没有上述代码简便

onehot编码：

将某个字段下所有值横向展开，对于每条数据，其在对应展开的值上的值就是1，听起来比较绕口，看下面的例子就知道了，python中，pandas 用get_dummies()方法即可

data1 = pd.get_dummies(df[["color"]])

如果要对多个feature 进行onehot，这样即可df[[fea1,fea2..]]

对于onehot以后的数据，如果需要原有的数据合并，直接拿原来的join onehot的数据即可

res = df.join(data1)

join操作默认是根据index来进行join的，而get_dummies()不会改变index

来源：https://blog.csdn.net/dpengwang/article/details/84838688