您可以将数据传递给catboost分类器而不进行编码。Catboost通过执行单热和目标扩展平均编码来处理分类变量本身。

首先，最简单的热编码方法:使用Sklearn。

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

其次，我不认为使用熊猫进行一个热编码是那么简单(虽然未经证实)

在pandas中为python创建虚拟变量

最后，你需要一个热编码吗?一个热编码以指数方式增加了特征的数量，大大增加了任何分类器或任何你要运行的东西的运行时间。特别是当每个分类特征都有很多层次时。相反，你可以进行虚拟编码。

使用虚拟编码通常工作得很好，运行时间和复杂性要少得多。一位睿智的教授曾经告诉我，“少即是多”。

如果你愿意，这是我的自定义编码函数的代码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#Auto encodes any dataframe column of type category or object.
def dummyEncode(df):
        columnsToEncode = list(df.select_dtypes(include=['category','object']))
        le = LabelEncoder()
        for feature in columnsToEncode:
            try:
                df[feature] = le.fit_transform(df[feature])
            except:
                print('Error encoding '+feature)
        return df

编辑:比较更清楚:

一热编码:将n层转换为n-1列。

Index  Animal         Index  cat  mouse
  1     dog             1     0     0
  2     cat       -->   2     1     0
  3    mouse            3     0     1

你可以看到，如果你的分类特征中有许多不同类型(或级别)，这会使你的记忆爆发式增长。记住，这只是一列。

伪代码:

Index  Animal         Index  Animal
  1     dog             1      0   
  2     cat       -->   2      1 
  3    mouse            3      2

转换为数字表示。极大地节省了特征空间，代价是准确性。

单热编码需要比将值转换为指示器变量更多的内容。通常ML过程要求您多次将此编码应用于验证或测试数据集，并将您构建的模型应用于实时观察数据。您应该存储用于构造模型的映射(转换)。一个好的解决方案是使用DictVectorizer或LabelEncoder(后面跟着get_dummies)。下面是一个你可以使用的函数:

def oneHotEncode2(df, le_dict = {}):
    if not le_dict:
        columnsToEncode = list(df.select_dtypes(include=['category','object']))
        train = True;
    else:
        columnsToEncode = le_dict.keys()   
        train = False;

    for feature in columnsToEncode:
        if train:
            le_dict[feature] = LabelEncoder()
        try:
            if train:
                df[feature] = le_dict[feature].fit_transform(df[feature])
            else:
                df[feature] = le_dict[feature].transform(df[feature])

            df = pd.concat([df, 
                              pd.get_dummies(df[feature]).rename(columns=lambda x: feature + '_' + str(x))], axis=1)
            df = df.drop(feature, axis=1)
        except:
            print('Error encoding '+feature)
            #df[feature]  = df[feature].convert_objects(convert_numeric='force')
            df[feature]  = df[feature].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    return (df, le_dict)

这适用于pandas数据框架，它为数据框架的每一列创建并返回一个映射。所以你可以这样称呼它:

train_data, le_dict = oneHotEncode2(train_data)

然后在测试数据上，通过传递训练返回的字典进行调用:

test_data, _ = oneHotEncode2(test_data, le_dict)

一个等效的方法是使用DictVectorizer。我的博客上有一篇相关的文章。我在这里提到它是因为它为这种方法提供了一些理由，而不是简单地使用get_dummies post(披露:这是我自己的博客)。

假设在10个变量中，在数据帧中有3个分类变量，分别为cname1、cname2和cname3。 然后下面的代码将自动在新的数据框架中创建一个热编码变量。

import category_encoders as ce
encoder_var=ce.OneHotEncoder(cols=['cname1','cname2','cname3'],handle_unknown='return_nan',return_df=True,use_cat_names=True)
new_df = encoder_var.fit_transform(old_df)

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

在这里我尝试了这个方法:

import numpy as np
#converting to one_hot





def one_hot_encoder(value, datal):

    datal[value] = 1

    return datal


def _one_hot_values(labels_data):
    encoded = [0] * len(labels_data)

    for j, i in enumerate(labels_data):
        max_value = [0] * (np.max(labels_data) + 1)

        encoded[j] = one_hot_encoder(i, max_value)

    return np.array(encoded)