我在我的声学模型中使用了这个: 也许这对你的模型有帮助。

def one_hot_encoding(x, n_out):
    x = x.astype(int)  
    shape = x.shape
    x = x.flatten()
    N = len(x)
    x_categ = np.zeros((N,n_out))
    x_categ[np.arange(N), x] = 1
    return x_categ.reshape((shape)+(n_out,))

这对我来说很管用:

pandas.factorize( ['B', 'C', 'D', 'B'] )[0]

输出:

[0, 1, 2, 0]

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。

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。

Pandas as有内置函数“get_dummies”来获取特定列/秒的热编码。

单热编码的一行代码:

df=pd.concat([df,pd.get_dummies(df['column name'],prefix='column name')],axis=1).drop(['column name'],axis=1)

它可以而且应该很简单:

class OneHotEncoder:
    def __init__(self,optionKeys):
        length=len(optionKeys)
        self.__dict__={optionKeys[j]:[0 if i!=j else 1 for i in range(length)] for j in range(length)}

用法:

ohe=OneHotEncoder(["A","B","C","D"])
print(ohe.A)
print(ohe.D)