在几个 DataFrame 列上运行 get_dummies？答案

【问题标题】：Running get_dummies on several DataFrame columns?在几个 DataFrame 列上运行 get_dummies？
【发布时间】：2014-07-29 08:58:01
【问题描述】：

如何在多个 DataFrame 列上惯用地运行像 get_dummies 这样的函数，它需要一个列并返回多个列？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe one-hot-encoding

【解决方案1】：

使用 pandas 0.19，您可以在一行中完成：

pd.get_dummies(data=df, columns=['A', 'B'])

Columns 指定在哪里进行 One Hot Encoding。

>>> df
   A  B  C
0  a  c  1
1  b  c  2
2  a  b  3

>>> pd.get_dummies(data=df, columns=['A', 'B'])
   C  A_a  A_b  B_b  B_c
0  1  1.0  0.0  0.0  1.0
1  2  0.0  1.0  0.0  1.0
2  3  1.0  0.0  1.0  0.0

【讨论】：

【解决方案2】：

由于pandas 0.15.0版，pd.get_dummies可以直接处理DataFrame（在此之前，它只能处理单个Series，解决方法见下文）：

In [1]: df = DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['c', 'c', 'b'],
   ...:                 'C': [1, 2, 3]})

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
0  a  c  1
1  b  c  2
2  a  b  3

In [3]: pd.get_dummies(df)
Out[3]:
   C  A_a  A_b  B_b  B_c
0  1    1    0    0    1
1  2    0    1    0    1
2  3    1    0    1    0

pandas 的解决方法

您可以对每列单独执行此操作，然后将结果连接起来：

In [111]: df
Out[111]: 
   A  B
0  a  x
1  a  y
2  b  z
3  b  x
4  c  x
5  a  y
6  b  y
7  c  z

In [112]: pd.concat([pd.get_dummies(df[col]) for col in df], axis=1, keys=df.columns)
Out[112]: 
   A        B      
   a  b  c  x  y  z
0  1  0  0  1  0  0
1  1  0  0  0  1  0
2  0  1  0  0  0  1
3  0  1  0  1  0  0
4  0  0  1  1  0  0
5  1  0  0  0  1  0
6  0  1  0  0  1  0
7  0  0  1  0  0  1

如果您不想要多索引列，请从 concat 函数调用中删除 keys=..。

【讨论】：

很好，我喜欢多索引列。

【解决方案3】：

有人可能有更聪明的方法，但这里有两种方法。假设您有一个名为 df 的数据框，其中包含您想要假人的“名称”和“年份”列。

首先，简单地遍历列并不算太糟糕：

In [93]: for column in ['Name', 'Year']:
    ...:     dummies = pd.get_dummies(df[column])
    ...:     df[dummies.columns] = dummies

另一个想法是使用patsy 包，该包旨在从 R 型公式构造数据矩阵。

In [94]: patsy.dmatrix(' ~ C(Name) + C(Year)', df, return_type="dataframe")

【讨论】：

【解决方案4】：

除非我不明白这个问题，否则 get_dummies 通过传递 columns 参数来原生支持它。

【讨论】：

您不需要指定columns 参数。默认情况下，它将编码所有类似分类的列（字符串/分类）
是的，我假设@Emre 想控制哪些列被虚拟化。

【解决方案5】：

我目前使用的简单技巧是 for 循环。首先使用select_dtypes(include="object")将分类数据从数据框中分离出来，然后通过使用 for 循环将get_dummies 迭代地应用于每一列正如我在下面的代码中所示：

train_cate=train_data.select_dtypes(include="object")
test_cate=test_data.select_dtypes(include="object")
# vectorize catagorical data
for col in train_cate:
    cate1=pd.get_dummies(train_cate[col])
    train_cate[cate1.columns]=cate1
    cate2=pd.get_dummies(test_cate[col])
    test_cate[cate2.columns]=cate2

【讨论】：