如何在 pandas 数据帧中有效地使用 one-hot 编码规范化列？

Question

显示了示例数据框的一列：

Fruit   FruitA  FruitB
Apple   Banana  Mango
Banana  Apple   Apple
Mango   Apple   Banana
Banana  Mango   Banana
Mango   Banana  Apple
Apple   Mango   Mango

我想在数据帧Fruit-Apple、Fruit-Mango、Fruit-Banana 中引入新列，并在它们分别存在的行中使用 one-hot 编码。因此，所需的输出是：

Fruit   FruitA  FruitB  Fruit-Apple Fruit-Banana    Fruit-Mango
Apple   Banana  Mango   1           1           1
Banana  Apple   Apple   1           1           0
Mango   Apple   Banana  1           1           1
Banana  Mango   Banana  0           1           1
Mango   Banana  Apple   1           1           1
Apple   Mango   Mango   1           0           1

我的代码是：

for i in range(len(data)):
        if (data['Fruits'][i] == 'Apple' or data['FruitsA'][i] == 'Apple' or data['FruitsB'][i] == 'Apple'):
            data['Fruits-Apple'][i]=1
            data['Fruits-Banana'][i]=0
            data['Fruits-Mango'][i]=0
        elif (data['Fruits'][i] == 'Banana' or data['FruitsA'][i] == 'Banana' or data['FruitsB'][i] == 'Banana'):
            data['Fruits-Apple'][i]=0
            data['Fruits-Banana'][i]=1
            data['Fruits-Mango'][i]=0
        elif (data['Fruits'][i] == 'Mango' or data['FruitsA'][i] == 'Mango' or data['FruitsB'][i] == 'Mango'):
            data['Fruits-Apple'][i]=0
            data['Fruits-Banana'][i]=0
            data['Fruits-Mango'][i]=1

但我注意到，如果有很多类型的“水果”，运行此代码所需的时间会显着增加。在我的实际数据中，只有 1074 行，而我尝试使用 one-hot 编码“标准化”的列有 18 个不同的值。因此，for 循环中有 18 个if 条件，并且代码现在还没有运行 15 分钟。这太荒谬了（很高兴知道它为什么要花这么长时间 - 在另一列中只包含 6 种不同类型的值，代码执行的时间要少得多，大约 3 分钟）。

那么，实现此输出的最佳（矢量化）方式是什么？

Answer 1

将join 与get_dummies 和add_prefix 一起使用：

df = df.join(pd.get_dummies(df['Fruit']).add_prefix('Fruit-'))
print (df)
    Fruit  Fruit-Apple  Fruit-Banana  Fruit-Mango
0   Apple            1             0            0
1  Banana            0             1            0
2   Mango            0             0            1
3  Banana            0             1            0
4   Mango            0             0            1
5   Apple            1             0            0

编辑：如果输入是多列，则按列使用get_dummies 和max：

df = (df.join(pd.get_dummies(df, prefix='', prefix_sep='')
               .max(level=0, axis=1)
               .add_prefix('Fruit-')))
print (df)
    Fruit  FruitA  FruitB  Fruit-Apple  Fruit-Banana  Fruit-Mango
0   Apple  Banana   Mango            1             1            1
1  Banana   Apple   Apple            1             1            0
2   Mango   Apple  Banana            1             1            1
3  Banana   Mango  Banana            0             1            1
4   Mango  Banana   Apple            1             1            1
5   Apple   Mango   Mango            1             0            1

为了获得更好的性能，请使用 MultiLabelBinarizer 并将 DataFrame 转换为 lists：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

mlb = MultiLabelBinarizer()
df = df.join(pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df.values.tolist()),
                  columns=mlb.classes_, 
                  index=df.index).add_prefix('Fruit-'))
print (df)
    Fruit  FruitA  FruitB  Fruit-Apple  Fruit-Banana  Fruit-Mango
0   Apple  Banana   Mango            1             1            1
1  Banana   Apple   Apple            1             1            0
2   Mango   Apple  Banana            1             1            1
3  Banana   Mango  Banana            0             1            1
4   Mango  Banana   Apple            1             1            1
5   Apple   Mango   Mango            1             0            1