如何将 pandas get_dummies 函数应用于有效数据集？

Question

我尝试将 pandas get_dummies 函数应用于我的数据集。 问题是类别值的编号与训练集和有效集不匹配。 例如，train set 列有 5 种值。例如：[1、2、3、4、5] 但是，有效集合只有 3 种值。例如：[1、3、5]

当我使用训练数据集制作模型时，正在创建 5 个假人。 例如：dum_1、dum_2、dum_3、dum_4、dum_5

所以，如果我只是对有效数据集使用相同的函数，则只会创建 3 个假人。 例如：dum_1、dum_2、dum_3

无法预测有效数据集以使用我的模型。 如何为火车和有效集合制作相同的假人？ （无法连接 2 个数据集。请提出除使用 pd.concat 之外的其他方法）

另外，如果我为有效集合添加新列，我希望它会产生不同的结果。 因为训练集和有效集之间的虚拟序列不匹配。

谢谢。

Answer 1

你需要做的就是

1. 在验证数据集中创建在训练数据中存在但在验证数据中缺失的列。

missing_cols = [col for col in train.columns if col not in valid.columns]
for col in missing_cols:
    valid[col] = 0

1. 现在，这些列最终被创建，因此列的顺序将被更改。因此，在下一步中，我们将重新排列列，如下所示：

valid = valid[[train.columns]]