2

我在 Excel 中有这张表：

id  class
0   2 3
1   1 3 
2   3 5

现在，我想在 Python 中做一个“特殊”的 one-hot 编码。对于第一个表中的每个 id，都有两个数字。每个数字对应一个类（class1、class2 等）。第二个表是基于第一个表创建的，这样对于每个 id，其行中的每个数字都显示在其相应的类列中，而其他列则为零。例如，id 0 的数字是 2 和 3。2 放置在 class2，3 放置在 class3。类 1、4 和 5 的默认值为 0。结果应如下所示：

id  class1  class2  class3  class4  class5
 0   0       2        3       0       0
 1   1       0        3       0       0
 2   0       0        3       0       5

我之前的解决方案，

foo = lambda x: pd.Series([i for i in x.split()])
result=onehot['hotel'].apply(foo)
result.columns=['class1','class2']
pd.get_dummies(result, prefix='class', columns=['class1','class2'])

结果是：

    class_1 class_2 class_3 class_3 class_5
  0  0.0     1.0    0.0      1.0    0.0
  1  1.0     0.0    0.0      1.0    0.0
  2  0.0     0.0    1.0      0.0    1.0

（class_3 出现两次）。我能做些什么来解决这个问题？（在这一步之后，我可以将其转换为我想要的最终格式。）

4

4 回答 4

4

你需要使你的变量成为categorical，然后你可以使用one hot encoding如下所示：

In [18]: df1 = pd.DataFrame({"class":pd.Series(['2','1','3']).astype('category',categories=['1','2','3','4','5'])})

In [19]: df2 = pd.DataFrame({"class":pd.Series(['3','3','5']).astype('category',categories=['1','2','3','4','5'])})

In [20]: df_1 = pd.get_dummies(df1)

In [21]: df_2 = pd.get_dummies(df2)

In [22]: df_1.add(df_2).apply(lambda x: x * [i for i in range(1,len(df_1.columns)+1)], axis = 1).astype(int).rename_axis('id')
Out[22]: 
    class_1  class_2  class_3  class_4  class_5
id                                             
0         0        2        3        0        0
1         1        0        3        0        0
2         0        0        3        0        5
于 2016-06-12T18:22:06.643 回答
4

如前所述，这是否满足您的问题？

#!/usr/bin/python

input = [
    (0, (2,3)),
    (1, (1,3)),
    (2, (3,5)),
]

maximum = max(reduce(lambda x, y: x+list(y[1]), input, []))
# Or ...
# maximum = 0
# for i, classes in input:
#    maximum = max(maximum, *classes)

# print header.
print "\t".join(["id"] + ["class_%d" % i for i in range(1, 6)])

for i, classes in input:
    print i,
    for r in range(1, maximum+1):
        print "\t",
        if r in classes:
            print float(r),
        else:
            print 0.0,
    print

输出：

id      class_1 class_2 class_3 class_4 class_5
0       0.0     2.0     3.0     0.0     0.0
1       1.0     0.0     3.0     0.0     0.0
2       0.0     0.0     3.0     0.0     5.0
于 2016-06-07T22:11:01.020 回答
3

将原始数据框拆分为 3 列可能更简单：

id  class_a class_b
0   2          3
1   1          3  
2   3          5

然后对其执行正常的 one-hot 编码。之后，您可能会得到重复的列，例如：

id  ... class_a_3 class_b_3 ... class_b_5
0          0          1             0
1          0          1             0
2          1          0             0

但是您可以在事后非常简单地合并/求和这些。

同样，您可以使用相同的逻辑并将您的 df 转换为以下形式：

id  class
0   2
0   3         
1   1
1   3         
2   3
2   5

然后一个热的，并使用密钥 id 上的 sum 聚合。

于 2016-06-12T16:10:02.830 回答
0

那这个呢？

鉴于此数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2], 'class': ['2 3', '1 3', '3 5']})

1-拆分值

df['class'] = df['class'].apply(lambda x: x.split(' '))

df
   id   class
0   0  [2, 3]
1   1  [1, 3]
2   2  [3, 5]

2- 爆炸 --> 一行中的每条记录

df_long = df.explode('class')

df_long
   id class
0   0     2
0   0     3
1   1     1
1   1     3
2   2     3
2   2     5

3-获取一个热编码值

df_one_hot_encoded = pd.concat([df, pd.get_dummies(df_long['class'],prefix='class', prefix_sep='_')], axis=1)

df_one_hot_encoded
   id   class  class_1  class_2  class_3  class_5
0   0  [2, 3]        0        1        0        0
0   0  [2, 3]        0        0        1        0
1   1  [1, 3]        1        0        0        0
1   1  [1, 3]        0        0        1        0
2   2  [3, 5]        0        0        1        0
2   2  [3, 5]        0        0        0        1

4- groupbyid并获得每列的最大值（二进制值的逻辑或结果相同）-> 每个 id 一行

df_one_hot_encoded.groupby('id').max().reset_index()

   id   class  class_1  class_2  class_3  class_5
0   0  [2, 3]        0        1        1        0
1   1  [1, 3]        1        0        1        0
2   2  [3, 5]        0        0        1        1

将所有人聚集在一起

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': [0, 1, 2], 'class': ['2 3', '1 3', '3 5']})
df['class'] = df['class'].apply(lambda x: x.split(' '))
df_long = df.explode('class')
df_one_hot_encoded = pd.concat([df, pd.get_dummies(df_long['class'],prefix='class', prefix_sep='_')], axis=1)
df_one_hot_encoded_compact = df_one_hot_encoded.groupby('id').max().reset_index()
于 2022-03-02T15:18:47.397 回答