python sklearn labelencoder、OneHotEncoder和get_dummies的区别

本文主要是介绍python sklearn labelencoder、OneHotEncoder和get_dummies的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

labelencoder

• LabelEncoder 将不连续的数字or文本进行编号

import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({"学号":[1001,1002,1003,1004],"性别":["男","女","女","男"],"学历":["本科","硕士","专科","本科"]})
data

学号	性别	学历
0	1001	男	本科
1	1002	女	硕士
2	1003	女	专科
3	1004	男	本科

## 选择object类型的变量
lis = list(data.select_dtypes(include='object').columns)
lis['性别', '学历']

• 使用LabelEncoder进行编码，每个变量单独进行多变量的编码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()for m in lis:data[m] = le.fit_transform(data[m])data

	学号	性别	学历
0	1001	1	1
1	1002	0	2
2	1003	0	0
3	1004	1	1

OneHotEncoder

• OneHotEncoder 对表示分类的数字进行编码

输入的应该是表示类别的数字，如果输入文本，会报错的。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
OHE = OneHotEncoder()
OHE.fit(data)

data3 = le.fit_transform(data["性别"])
OHE.fit(data3.reshape(-1,1))
OHE.transform(data3.reshape(-1,1)).toarray()

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

get_dummies

• get_dummies的效果和LabelEncoder一致

pd.get_dummies(data)学号	性别	学历
0	1001	1	1
1	1002	0	2
2	1003	0	0
3	1004	1	1

LabelBinarizer

对因变量y不能用OneHotEncoder，要用LabelBinarizer。

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizerlab = LabelEncoder()lab.fit_transform(data['学历'])

array([1, 2, 0, 1], dtype=int64)

这篇关于python sklearn labelencoder、OneHotEncoder和get_dummies的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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