Pandas 如何在Python中进行独热编码

在本文中，我们将介绍Pandas库在Python中如何进行独热编码。

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独热编码概述

独热编码是一种常见的数据预处理方式，它可以将一个包含分类变量的列转换为多个二进制变量列。每一列代表原来的一种分类变量取值，如果对应的原始数据行取值为该分类变量，则该二进制变量为1，否则为0。

独热编码可以有效帮助我们进行分类数据的处理和特征工程。

例如，将颜色一列进行独热编码：

将该列进行独热编码：

Pandas实现独热编码

Pandas提供了get_dummies函数来实现独热编码。假设我们有以下DataFrame数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4, 5], '颜色': ['红', '绿', '蓝', '红', '绿']})
dummies = pd.get_dummies(df['颜色'], prefix='颜色')
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
df.drop('颜色', axis=1, inplace=True)

执行以上代码，我们得到的结果如下：

可以看到，我们成功地将颜色这一列进行了独热编码，生成了三个二进制变量列。

需要注意的是，get_dummies函数不会改变原数据，如果需要替换原数据，需要使用concat函数将独热编码数据列添加到原DataFrame中，并将独热编码列从原DataFrame中删除。

分类列的优化

对于很多数据集，分类列可能会有很多可能取值，例如性别列可能出现男、女、未知、保密等多个取值，这种情况下，进行独热编码会产生大量的列，不仅增加了存储空间，也会影响模型训练速度。

在Pandas中，我们可以对分类列进行优化，例如将发行证件类型列进行优化：

以上表格中，发行证件类型列包含了6个不同的取值，如果使用独热编码，将会生成6列二进制变量列。

实际上，我们可以使用“最小计数编码（Minimum-Count Encoding）”来优化该列。最小计数编码的思路是将较少出现的取值编码为“其他”，只对比较常见的取值进行独热编码。

在Pandas中，我们可以使用value_counts函数获取每个取值的出现次数，并根据阈值筛选出常见的取值进行独热编码。例如，我们将阈值设置为2（即取值出现次数小于等于2的将被编码为“其他”）：

df['发行证件类型'] = df['发行证件类型'].apply(lambda x: x if df['发行证件类型'].value_counts()[x] > 2 else '其他')
dummies = pd.get_dummies(df['发行证件类型'], prefix='发行证件类型')
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
df.drop('发行证件类型', axis=1, inplace=True)

执行以上代码，我们得到的结果如下：

可以看到，我们成功地对出现次数低于2次的取值进行了合并，并将常见的取值进行了独热编码。

总结

以上是Pandas在Python中进行独热编码的简介。除了get_dummies函数以外，在Sklearn等机器学习库中也提供了独热编码相关的函数和工具类，可以根据具体需求选择使用。