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。

熊猫的热编码非常简单:

def one_hot(df, cols):
    """
    @param df pandas DataFrame
    @param cols a list of columns to encode 
    @return a DataFrame with one-hot encoding
    """
    for each in cols:
        dummies = pd.get_dummies(df[each], prefix=each, drop_first=False)
        df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
    return df

编辑:

使用sklearn的LabelBinarizer实现one_hot的另一种方法:

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer 
label_binarizer = LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(all_your_labels_list) # need to be global or remembered to use it later

def one_hot_encode(x):
    """
    One hot encode a list of sample labels. Return a one-hot encoded vector for each label.
    : x: List of sample Labels
    : return: Numpy array of one-hot encoded labels
    """
    return label_binarizer.transform(x)

你可以用numpy来做。眼和一个使用数组元素的选择机制:

import numpy as np
nb_classes = 6
data = [[2, 3, 4, 0]]

def indices_to_one_hot(data, nb_classes):
    """Convert an iterable of indices to one-hot encoded labels."""
    targets = np.array(data).reshape(-1)
    return np.eye(nb_classes)[targets]

indices_to_one_hot(nb_classes, data)的返回值现在是

array([[[ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
        [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]]])

. remodeling(-1)的作用是确保标签格式正确(也可能有[[2]，[3]，[4]，[0]])。

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)

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)

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)