使用合适的 OnehotEncoder 将单个字典转换为数组答案

【问题标题】：Convert a single dictionary to array with a fitted OnehotEncoder使用合适的 OnehotEncoder 将单个字典转换为数组
【发布时间】：2019-10-02 01:56:35
【问题描述】：

我在 pandas 数据框上为某些列安装了 Onehotencoder：

{ 'country', 'female', 'at_weekend' }

现在，我想在单个字典上使用这个 Onehotencoder

{ 'country': 'US', 'female': True, 'at_weekend': True }

限制是我不能使用 pandas 来转换这本字典。不过，我当然可以使用 Numpy，而 Scikit 也可以学习。

这是我尝试过的，但不起作用：

object_dict = { 'country': 'US', 'female': True, 'at_weekend': True } 
a = np.array(object_dict)
b = one_hot_encoder.transform(a.reshape(1,-1))

我收到此错误

TypeError: unhashable type: 'dict'

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn one-hot-encoding

【解决方案1】：

从object_dict 中提取值（按训练顺序），然后使用transform：

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

df = pd.DataFrame({'country':['US', 'UK'], 'female': [True, False], 'at_weekend':[True,False]})

   at_weekend country  female
0        True      US    True
1       False      UK   False

ohe = OneHotEncoder(sparse=False)
ohe.fit(df)

object_dict = {'country': 'US', 'female': True, 'at_weekend': True} 
arr = np.array([object_dict[k] for k in df.columns], dtype=object)
ohe.transform(arr.reshape(1, -1))

输出：

array([[0., 1., 0., 1., 0., 1.]])

【讨论】：