使用Pandas进行基本的单热编码要容易得多。如果您正在寻找更多的选项，您可以使用scikit-learn。

对于Pandas的基本单热编码，您可以将数据帧传递给get_dummies函数。

例如，如果我有一个名为imdb_movies的数据帧:

.．.和我想要一个热编码的评级列，我这样做:

pd.get_dummies(imdb_movies.Rated)

这将返回一个新的数据框架，其中包含一个列，表示存在的每个评级“级别”，以及一个1或0，指定给定观察值的评级。

通常，我们希望它是原始数据框架的一部分。在本例中，我们使用“列绑定”将新的虚拟编码框架附加到原始框架上。

我们可以使用Pandas concat函数进行列绑定:

rated_dummies = pd.get_dummies(imdb_movies.Rated)
pd.concat([imdb_movies, rated_dummies], axis=1)

现在我们可以对完整的数据框架进行分析。

简单效用函数

我建议你自己做一个效用函数来快速做到这一点:

def encode_and_bind(original_dataframe, feature_to_encode):
    dummies = pd.get_dummies(original_dataframe[[feature_to_encode]])
    res = pd.concat([original_dataframe, dummies], axis=1)
    return(res)

用法:

encode_and_bind(imdb_movies, 'Rated')

结果:

另外，根据@pmalbu的评论，如果你想让函数删除原来的feature_to_encode，那么使用这个版本:

def encode_and_bind(original_dataframe, feature_to_encode):
    dummies = pd.get_dummies(original_dataframe[[feature_to_encode]])
    res = pd.concat([original_dataframe, dummies], axis=1)
    res = res.drop([feature_to_encode], axis=1)
    return(res) 

你可以在同一时间编码多个特征，如下所示:

features_to_encode = ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3',
                      'feature_4']
for feature in features_to_encode:
    res = encode_and_bind(train_set, feature)

下面是使用DictVectorizer和Pandas datafframe .to_dict('records')方法的解决方案。

>>> import pandas as pd
>>> X = pd.DataFrame({'income': [100000,110000,90000,30000,14000,50000],
                      'country':['US', 'CAN', 'US', 'CAN', 'MEX', 'US'],
                      'race':['White', 'Black', 'Latino', 'White', 'White', 'Black']
                     })

>>> from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
>>> v = DictVectorizer()
>>> qualitative_features = ['country','race']
>>> X_qual = v.fit_transform(X[qualitative_features].to_dict('records'))
>>> v.vocabulary_
{'country=CAN': 0,
 'country=MEX': 1,
 'country=US': 2,
 'race=Black': 3,
 'race=Latino': 4,
 'race=White': 5}

>>> X_qual.toarray()
array([[ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  1.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.]])

试试这个:

!pip install category_encoders
import category_encoders as ce

categorical_columns = [...the list of names of the columns you want to one-hot-encode ...]
encoder = ce.OneHotEncoder(cols=categorical_columns, use_cat_names=True)
df_train_encoded = encoder.fit_transform(df_train_small)

df_encoded.head ()

生成的数据框架df_train_encoded与原始数据框架相同，但是分类特征现在被它们的单热编码版本所取代。

更多关于category_encoders的信息请点击这里。

我知道我来晚了，但是以自动方式热编码数据框架的最简单方法是使用这个函数:

def hot_encode(df):
    obj_df = df.select_dtypes(include=['object'])
    return pd.get_dummies(df, columns=obj_df.columns).values

你也可以做以下事情。注意，对于下面的内容，您不必使用pd.concat。

import pandas as pd 
# intialise data of lists. 
data = {'Color':['Red', 'Yellow', 'Red', 'Yellow'], 'Length':[20.1, 21.1, 19.1, 18.1],
       'Group':[1,2,1,2]} 

# Create DataFrame 
df = pd.DataFrame(data) 

for _c in df.select_dtypes(include=['object']).columns:
    print(_c)
    df[_c]  = pd.Categorical(df[_c])
df_transformed = pd.get_dummies(df)
df_transformed

还可以将显式列更改为分类列。例如，这里我正在更改颜色和组

import pandas as pd 
# intialise data of lists. 
data = {'Color':['Red', 'Yellow', 'Red', 'Yellow'], 'Length':[20.1, 21.1, 19.1, 18.1],
       'Group':[1,2,1,2]} 

# Create DataFrame 
df = pd.DataFrame(data) 
columns_to_change = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns)
columns_to_change.append('Group')
for _c in columns_to_change:
    print(_c)
    df[_c]  = pd.Categorical(df[_c])
df_transformed = pd.get_dummies(df)
df_transformed

方法1:你可以使用pandas的pd.get_dummies。

示例1:

import pandas as pd
s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)
Out[]: 
     a    b    c
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0
3  1.0  0.0  0.0

示例2:

下面将把一个给定的列转换为一个hot。使用前缀有多个假人。

import pandas as pd
        
df = pd.DataFrame({
          'A':['a','b','a'],
          'B':['b','a','c']
        })
df
Out[]: 
   A  B
0  a  b
1  b  a
2  a  c

# Get one hot encoding of columns B
one_hot = pd.get_dummies(df['B'])
# Drop column B as it is now encoded
df = df.drop('B',axis = 1)
# Join the encoded df
df = df.join(one_hot)
df  
Out[]: 
       A  a  b  c
    0  a  0  1  0
    1  b  1  0  0
    2  a  0  0  1

方法2:使用Scikit-learn

使用OneHotEncoder的优点是能够拟合一些训练数据，然后使用相同的实例对一些其他数据进行转换。我们还有handle_unknown来进一步控制编码器对未见数据的处理。

给定一个具有三个特征和四个样本的数据集，我们让编码器找到每个特征的最大值，并将数据转换为二进制one-hot编码。

>>> 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=<class 'numpy.float64'>,
   handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True)
>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])
>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9], dtype=int32)
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

下面是这个例子的链接:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html