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Created on 2019年1月5日
标志转换
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import pandas as pd # 导入pandas库
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 导入OneHotEncoder库
# 生成数据
df = pd.DataFrame({'id': [3566841, 6541227, 3512441],
'sex': ['male', 'Female', 'Female'],
'level': ['high', 'low', 'middle']})
print ('df:\n',df) # 打印输出原始数据框
# 自定义转换主过程
df_new = df.copy() # 复制一份新的数据框用来存储转换结果
for col_num, col_name in enumerate(df): # 循环读出每个列的索引值和列名
    col_data = df[col_name] # 获得每列数据
    col_dtype = col_data.dtype # 获得每列dtype类型
    if col_dtype == 'object': # 如果dtype类型是object（非数值型），执行条件
        df_new = df_new.drop(col_name, 1) # 删除df数据框中要进行标志转换的列
        value_sets = col_data.unique() # 获取分类和顺序变量的唯一值域
        for value_unique in value_sets: # 读取分类和顺序变量中的每个值
            col_name_new = col_name + '_' + value_unique # 创建新的列名，使用“原标题+值”的方式命名
            col_tmp = df.iloc[:, col_num] # 获取原始数据列
            new_col = (col_tmp == value_unique) # 将原始数据列与每个值进行比较，相同为True，否则为False
            df_new[col_name_new] = new_col # 为最终结果集增加新列值
print (df_new) # 打印输出转换后的数据框
# 使用sklearn进行标志转换
df2 = pd.DataFrame({'id': [3566841, 6541227, 3512441],
'sex': [1, 2, 2],
'level': [3, 1, 2]})
id_data = df2.values[:, :1] # 获得ID列
transform_data = df2.values[:, 1:] # 指定要转换的列
enc = OneHotEncoder() # 建立模型对象
df2_new = enc.fit_transform(transform_data).toarray() # 标志转换
df2_all = pd.concat((pd.DataFrame(id_data), pd.DataFrame(df2_new)), axis=1) # 组合为数据框
print (df2_all) # 打印输出转换后的数据框,level_high level_low level_middle sex_male sex_Female
