OneHotEncoder - 仅编码一些分类变量列

Question

假设我有一个带有以下列名称的 pandas 数据框：

• 'age'（例如 33、26、51 等）
• 'seniority'（例如“初级”、“高级”等）
• 'gender'（例如“男”、“女”）
• 'salary'（例如 32000、40000、64000 等）

我想将seniority 分类变量转换为一个热编码值。出于这个原因，我正在做以下事情：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
data['seniority'] = label_encoder.fit_transform(data['seniority'])

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one_hot_encoder = OneHotEncoder(categorical_features=[1])
data = one_hot_encoder.fit_transform(data.values)

但是我得到了这个错误

ValueError: could not convert string to float: 'gender'

一行

data = one_hot_encoder.fit_transform(data.values)

但是，我已明确指定 categorical_features=[1]，因此只有第 1 列 (seniority) 应考虑用于此热编码。

我该如何解决这个错误（例如删除“性别”列除外）？

我过去使用pandas.get_dummies，没有遇到这个问题。

Answer 1

我认为对于这种情况你应该坚持pd.get_dummies：

>>> data
   age seniority  gender  salary
0    1    junior    male       5
1    2    senior  female       6
2    3    junior  female       7

# One hot encode with get_dummies
data = pd.concat((data,pd.get_dummies(data.seniority)),1)

>>> data
   age seniority  gender  salary  junior  senior
0    1    junior    male       5       1       0
1    2    senior  female       6       0       1
2    3    junior  female       7       1       0

问题是sklearn 的OneHotEncoder 需要有一个整数数组作为输入。但是在数组data.values 中，您仍然拥有gender 的字符串表示形式。如果您愿意，您可以只对资历值进行一次热编码，但是如果您想知道这些功能的含义，这不是很好，您必须手动将列名传递给它（这在很多情况下是不可行的):

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
data['seniority'] = label_encoder.fit_transform(data['seniority'])

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
data[['junior','senior']] = one_hot_encoder.fit_transform(data['seniority'].values.reshape(-1,1))

>>> data
   age  seniority  gender  salary  junior  senior
0    1          0    male       5     1.0     0.0
1    2          1  female       6     0.0     1.0
2    3          0  female       7     1.0     0.0

或者，如果功能名称无关紧要：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
label_encoder = LabelEncoder()
data['seniority'] = label_encoder.fit_transform(data['seniority'])

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
data = pd.concat((data,pd.DataFrame(one_hot_encoder.fit_transform(data['seniority'].values.reshape(-1,1)))),1)

   age  seniority  gender  salary    0    1
0    1          0    male       5  1.0  0.0
1    2          1  female       6  0.0  1.0
2    3          0  female       7  1.0  0.0

但最后，pd.get_dummies 以更好的方式完成了这项工作 (IMO)