pd.get_dummies 和 sklearn 是 python 中的一个热门编码器有什么区别？ [复制]答案

【问题标题】：What is difference between pd.get_dummies and sklearn one hot encoder in python? [duplicate]pd.get_dummies 和 sklearn 是 python 中的一个热门编码器有什么区别？ [复制]
【发布时间】：2023-03-13 02:35:01
【问题描述】：

pd.get_dummies 和 sklearn 是 python 中的一个热门编码器有什么区别？据我所知，两者都做同样的工作，谁能告诉 pd.get_dummies 和 sklearn 一个热编码器之间的主要区别是什么，目前哪个更有效。

【问题讨论】：

感谢您的及时回复，但与两种方式相比，哪种方式更有效，区别仅在于我在那篇文章中确定，pandas get_duimmies 可以直接将字符串列数据转换为整数列，其中在一个热编码器的情况下，我们明确定义了我们的映射，之后它将转换除此之外的差异。

标签： python pandas keras scikit-learn one-hot-encoding

【解决方案1】：

1.输出差异

pd.get_dummies 生成 Pandas DataFrame，而OneHotEncoder 生成 SciPy CSR 矩阵。

示例 -

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

type(pd.get_dummies(s))
pandas.core.frame.DataFrame

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder()
enc.fit_transform(s.values.reshape(-1, 1))#.toarray() # Can be converted to NumPy ndarray using .toarray
scipy.sparse.csr.csr_matrix

2。时间复杂度

pd.get_dummies 比 OneHotEncoder 快得多

Example -
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]*50000)
len(s)
250000

%timeit pd.get_dummies(s)
15.2 ms ± 227 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

%timeit enc.fit_transform(s.values.reshape(-1, 1))
34.1 ms ± 5.26 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit enc.fit_transform(s.values.reshape(-1, 1)).toarray() # more reusable
45.3 ms ± 5.63 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

3。输入数据依赖

如旧 post 中所述

【讨论】：

感谢您对我的查询进行了清晰的解释。现在它很干净。

【解决方案2】：

我觉得一个关键的区别之一是.transform 在一个热编码器中。

如果您计划在测试数据和让我们假设我们有以下情况：

enc.transform(pd.Series([1,3,2]).values.reshape(-1,1)).toarray()

#it will create consistent columns as that of the training data (all 5 features)
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.]])

但是 pd.get_dummies 在测试数据上独立工作

pd.get_dummies(pd.Series([1,3,2]))

#
    1   2   3
0   1   0   0
1   0   0   1
2   0   1   0

【讨论】：