【问题标题】:how to use ordinal encoder or hotencoder on numbers that are strings如何在字符串数字上使用序数编码器或热编码器
【发布时间】:2020-11-01 14:56:30
【问题描述】:

我有一个数据集,其中有一列包含数字作为字符串,例如“一”、“三”、“五”、“五”等。我想使用序数编码器:一个是 0,两个是是 1 三将是 3,依此类推。怎么做?同样在 HotEncoder 中,我有一个稀疏选项,而在序数编码器中,我没有这个选项。这里需要做sparse吗?

我的代码:

#independent variables-Matrix
X = df.iloc[:, :-1].values 
#dependent variables vectors
Y = df.iloc[:, -1].values 
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, OrdinalEncoder
Encoder =  OrdinalEncoder()
Z2= Encoder.fit_transform(X[:, [17]])
#X = np.hstack(( [![Z][1]][1]2, X[:,:17] , X[:,18:])).astype('float')
#handling the dummy variable trap
#X = X[:, 1:]

【问题讨论】:

    标签: python machine-learning scikit-learn spyder one-hot-encoding


    【解决方案1】:

    在你的情况下,我将使用函数而不是使用 Sklearn。

    def label_encoder(column):
    values = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] 
    new_row = []
    for row in column:
        for i, ii in enumerate(values):
            if row == ii:
                new_row.append(i)
            else:
                continue
    return new_row
    

    或者你可以使用列表推导

    def label_encoder(column):
    values = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] 
    new_row = [i for row in column for (i, ii) in enumerate(values) if row==ii]
    return new_row
    

    此函数会将['one', 'one', 'two', ...] 的数组转换为[1, 1, 2, ...]

    【讨论】:

    • 谢谢!但我得到的列不是一行,那么一行的输入应该是什么?
    • 当然,我已经编辑了答案,现在输入是一列,它遍历所有行。让我知道它现在是否适合您
    • 它只是给了我 0,但我通过使用从字符串到数字的“替换”做了一些事情,现在还可以。谢谢!! (:
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