如何在 Python 中为顺序数据编码虚拟变量，以便始终保持相同的顺序？

Question

确实是一个简单的问题，我有一个数据集太大而无法保存在内存中，因此必须加载它然后按顺序对其执行机器学习。我的功能之一是分类的，我想将其转换为虚拟变量，但我有两个问题：

1) 在拼接过程中并非所有类别都存在。所以我想添加额外的类别，即使它们没有出现在当前切片中

2) 列必须保持与以前相同的顺序。

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这是问题的一个例子：

In[1]: import pandas as pd
        splice1 = pd.Series(list('bdcccb'))
Out[1]: 0    b
        1    d
        2    c
        3    c
        4    c
        5    b 
        dtype: object

In[2]: splice2 = pd.Series(list('accd'))
Out[2]: 0    a
        1    c
        2    c
        3    d
        dtype: object

In[3]: splice1_dummy = pd.get_dummies(splice1)
Out[3]:     b   c   d
          0 1   0   0
          1 0   0   1
          2 0   1   0
          3 0   1   0
          4 0   1   0
          5 1   0   0

In[4]: splice2_dummy = pd.get_dummies(splice2)
Out[4]:     a   c   d
          0 1   0   0
          1 0   1   0
          2 0   1   0
          3 0   0   1

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编辑：如何处理 N-1 规则。必须删除一个虚拟变量，但要删除哪个？每个新拼接都将包含不同的分类变量。

Answer 1

因此，如果您按照您想要的确切顺序传递类别，get_dummies 无论如何都会保留它。该代码显示了它是如何完成的。

In[1]: from pandas.api.types import CategoricalDtype

       splice1 = pd.Series(list('bdcccb'))
       splice1 = splice1.astype(CategoricalDtype(categories=['a','c','b','d']))

       splice2 = pd.Series(list('accd'))
       splice2 = splice2.astype(CategoricalDtype(categories=['a','c','b','d']))

In[2]: splice1_dummy = pd.get_dummies(splice1)
Out[2]:     a   c   b   d
        0   0   0   1   0
        1   0   0   0   1
        2   0   1   0   0
        3   0   1   0   0
        4   0   1   0   0
        5   0   0   1   0

In[3]:  splice2_dummy = pd.get_dummies(splice2)
Out[3]:     a   c   b   d
        0   1   0   0   0
        1   0   1   0   0
        2   0   1   0   0
        3   0   0   0   1

虽然，我还没有解决要删除哪个变量的问题。