Pandas 如何进行独热编码

在本文中，我们将介绍Pandas库中如何进行独热编码，即将分类数据转换为二进制信息。独热编码常用于机器学习中的特征工程。

独热编码

独热编码是一种将分类数据转换为二进制信息的方法。在独热编码中，每个分类数据都将被转换为一个长度等于分类数目的向量，其中只有一个数为1，其余数为0。举个例子，假设有以下三个分类数据：A、B、C。那么独热编码后的结果为：

分类数据	独热编码
A	[1, 0, 0]
B	[0, 1, 0]
C	[0, 0, 1]

可以看出，在独热编码中，每个分类数据都对应着一个向量。其中，该分类数据所在向量的对应位置为1，其余位置均为0。这样，每个分类数据就被转换为一个长度等于分类数目的向量了。

Pandas中的get_dummies()函数

Pandas库提供了一个get_dummies()函数，可以很方便地将分类数据进行独热编码。下面我们来看一个例子。

import pandas as pd

# 创建一个包含分类数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female']})

# 对分类数据进行独热编码
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['gender'])

print(df_encoded)

在上述代码中，我们首先创建了一个包含分类数据的DataFrame。然后，我们调用get_dummies()函数，对该DataFrame中的gender列进行独热编码。在独热编码后，原来的gender列被替换为两列，分别代表male和female两个分类数据。独热编码后的结果如下所示：

   gender_female  gender_male
0              0            1
1              1            0
2              0            1
3              0            1
4              1            0

可以看到，现在的DataFrame中有两列，它们分别代表原来的两个分类数据。在这两个列中，只有一个位置为1，其余位置为0。这就是独热编码的结果。

自定义列名

get_dummies()函数默认会为每一个分类数据生成一个列名。如果你希望使用自己设定的列名，可以使用prefix参数进行设置。例如：

df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['gender'], prefix=['gender'])

在上述代码中，我们将prefix参数设置为[‘gender’]，以便生成具有自定义名称的编码列。独热编码后的结果如下：

   gender_male  gender_female
0            1              0
1            0              1
2            1              0
3            1              0
4            0              1

可以看到，现在的DataFrame中有两列，它们分别代表原来的两个分类数据。这两个列的名字由我们自己设定。

缺失值处理

get_dummies()函数默认会将缺失值认为是一个新的分类数据，并为其生成独热编码列。如果你希望忽略缺失值，在调用该函数时可以使用dummy_na参数，并将其设为False。例如：

import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df_with_missing = pd.DataFrame({'gender': ['male', np.nan, 'female', 'male', 'female']})

# 对分类数据进行独热编码
df_encoded = pd.get_dummies(df_with_missing, columns=['gender'], dummy_na=False)

print(df_encoded)

在上述代码中，我们创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后，我们调用get_dummies()函数，并将dummy_na参数设为False。这样，缺失值就会被忽略，并且不会为其生成独热编码列。独热编码后的结果如下：

   gender_female  gender_male
0              0            1
1              0            0
2              1            0
3              0            1
4              1            0

可以看到，现在的DataFrame中有两列，它们分别代表原来的两个分类数据。缺失值所在的位置被填充为0，并且不会为其生成独热编码列。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas库中如何进行独热编码。我们使用了get_dummies()函数，并通过示例演示了如何对分类数据进行独热编码，并如何自定义列名和处理缺失值。独热编码是机器学习中特征工程的常用方法，能够将分类数据转换为二进制信息，提高模型的性能和准确率。熟练应用独热编码，对于进行机器学习的工程师来说是非常重要的。