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python - 如何对多列使用 OneHotEncoder 并自动为每列删除第一个虚拟变量？

coder 2023-08-20 原文

这是 3 列 3 行的数据集

Name Organization Department

Manie   ABC2 FINANCE

Joyce   ABC1 HR

Ami   NSV2 HR

这是我的代码:

现在到这里为止都很好，我如何为每个删除第一个虚拟变量列？

# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Data1.csv',encoding = "cp1252")
X = dataset.values


# Encoding categorical data
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X_0 = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X_0.fit_transform(X[:, 0])
labelencoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:, 1] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:, 1])
labelencoder_X_2 = LabelEncoder()
X[:, 2] = labelencoder_X_2.fit_transform(X[:, 2])

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = "all")
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()

最佳答案 

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Manie', 'Joyce', 'Ami'],
                   'Org':  ['ABC2', 'ABC1', 'NSV2'],
                   'Dept': ['Finance', 'HR', 'HR']        
        })


df_2 = pd.get_dummies(df,drop_first=True)

测试:

print(df_2)
   Dept_HR  Org_ABC2  Org_NSV2  name_Joyce  name_Manie
0        0         1         0           0           1
1        1         0         0           1           0
2        1         0         1           0           0

关于您使用 pd.get_dummies(X, columns =[1:]:

的错误的更新:

根据 documentation page ，columns 参数采用“Column Names”。所以下面的代码可以工作:

df_2 = pd.get_dummies(df, columns=['Org', 'Dept'], drop_first=True)

输出:

    name  Org_ABC2  Org_NSV2  Dept_HR
0  Manie         1         0        0
1  Joyce         0         0        1
2    Ami         0         1        1

如果你真的想按位置定义你的列，你可以这样做:

column_names_for_onehot = df.columns[1:]
df_2 = pd.get_dummies(df, columns=column_names_for_onehot, drop_first=True)

关于python - 如何对多列使用 OneHotEncoder 并自动为每列删除第一个虚拟变量？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44601533/

多列OneHotEncodercode39labelencoder_Xpythonpandasmachine-learningscikit-learn

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