如何对 pandas DataFrame 中的值进行二值化？答案

【问题标题】：How to binarize the values in a pandas DataFrame?如何对 pandas DataFrame 中的值进行二值化？
【发布时间】：2016-12-06 20:53:07
【问题描述】：

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame(['Male','Female', 'Female', 'Unknown', 'Male'], columns = ['Gender'])

我想将其转换为具有“男性”、“女性”和“未知”列的 DataFrame，值 0 和 1 表示性别。

Gender  Male  Female
Male     1      0
Female   0      1
       .
       .
       .
       .

为此，我编写了一个函数并使用 map 调用该函数。

def isValue(x , value):
if(x == value):
    return 1
else: 
    return 0


for value in df['Gender'].unique():
    df[str(value)] = df['Gender'].map( lambda x: isValue(str(x) , str(value)))

效果很好。但是有没有更好的方法来做到这一点？我可以使用的任何 sklearn 包中是否有内置功能？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe scikit-learn

【解决方案1】：

是的，有更好的方法来做到这一点。它叫pd.get_dummies

pd.get_dummies(df)

复制你所拥有的：

order = ['Gender', 'Male', 'Female', 'Unknown']
pd.concat([df, pd.get_dummies(df, '', '').astype(int)], axis=1)[order]

【讨论】：

【解决方案2】：

我的偏好是pd.get_dummies()。是的，有 sklearn 方法。

来自文档：

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder()
>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])  
OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype=<... 'float'>,
       handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True)
>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])
>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9])
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

【讨论】：