Numpy：将独热编码的数据框列转换为一列

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy将独热编码的数据框列转换为一列。对于数据处理和机器学习中的数据集预处理，这是一个非常常见的需求。

阅读更多：Numpy 教程

什么是独热编码？

独热编码（One-Hot Encoding）是将离散特征用一个二进制向量表示的方法。在独热编码表示中，每个离散特征都被表示为一个二进制向量，其中只有一个元素为1，其他元素为0。例如，对于一个有3个可能取值的特征，分别为“A”，“B”和“C”，它们的独热编码是：

A -> [1, 0, 0]
B -> [0, 1, 0]
C -> [0, 0, 1]

数据处理的挑战

在某些情况下，我们可能需要将使用独热编码表示的特征转换为一列，以便于更好地进行数据处理和分析。例如，我们可能需要对具有独热编码特征的数据进行聚类分析，而聚类算法通常需要一列特征值作为输入。

下面是一个独热编码特征的示例。我们有一个名为“fruit”的数据框，其中包含了两个水果：“Apple”和“Banana”。这个数据框有3个列，分别是“fruit_Apple”，“fruit_Banana”和“color”。颜色是一个连续特征。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'fruit_Apple': [1, 0], 'fruit_Banana': [0, 1], 'color': ['red', 'yellow']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   fruit_Apple  fruit_Banana   color
0            1             0     red
1            0             1  yellow

将独热编码特征转换为一列

我们可以使用Numpy中的函数来快速将独热编码特征转换为一列。下面是代码：

one_hot = np.array(df.iloc[:, :-1])
output = np.argmax(one_hot, axis=1)
df['fruit'] = output
df = df.drop(['fruit_Apple', 'fruit_Banana'], axis=1)
print(df)

这里，我们首先选择除了最后一列以外的所有列，所有这些列都是独热编码的特征。然后，我们使用Numpy的argmax函数获得每行中取值为1的位置，并将这个位置作为输出特征的值。最后，我们将新创建的“fruit”列添加到数据框中，并删除“fruit_Apple”和“fruit_Banana”列。输出结果如下：

    color  fruit
0     red      0
1  yellow      1

到此，我们已经成功地将使用独热编码表示的特征转换为了一列。

总结

在本文中，我们介绍了什么是独热编码，并介绍了为什么将独热编码特征转换为一列是一个常见的需求。我们也展示了如何使用Numpy快速实现这个转换。通过这种方式，我们可以更方便地处理和分析使用独热编码表示的数据集。