为什么 sklearn OneHotEncoder 不能与单个数据框列一起使用？答案

【问题标题】：Why won't sklearn OneHotEncoder work with a single dataframe column?为什么 sklearn OneHotEncoder 不能与单个数据框列一起使用？
【发布时间】：2020-12-08 07:29:21
【问题描述】：

我正在尝试对单个 pandas 数据框列进行一次性编码。这是我得到的：

OH_encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False)
OH_cols_train = pd.DataFrame(OH_encoder.fit_transform(X_train['time_of_day']))

运行此程序时，我得到一个相当大的错误堆栈，可以总结如下：

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

我好像想不通。

这是一些示例数据：

X_train = pd.DataFrame({'ID': ['1234', '5678', '5678', '1234'], 
                   'time_of_day': ['Morning', 'Afternoon', 'Evening', 'Morning']})

感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn sklearn-pandas one-hot-encoding

【解决方案1】：

您传递的不是数据框，而是 Serie。

type(X_train['time_of_day'])
pandas.core.series.Series

您可以使用 X_train[['time_of_day']]（与 [[ ]]）：

type(X_train[['time_of_day']])
pandas.core.frame.DataFrame

这样

OH_cols_train = pd.DataFrame(OH_encoder.fit_transform(X_train[['time_of_day']]))

【讨论】：

【解决方案2】：

如果它说该方法需要一个二维数组，只需提供它

X_train['time_of_day'].to_frame()

【讨论】：