#导入pandas库
import pandas as pd
#OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量
#LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder #生成数据
df=pd.DataFrame({'id':[321313,246852,447902],
'sex':['male','Female','Female'],
'level':['high','low','middle'],
'score':[1,2,3]})
print(df)
id sex level score
0 321313 male high 1
1 246852 Female low 2
2 447902 Female middle 3 #拆分id和数据列
id_data=df[['id']] #获得id列
raw_convert_data=df.iloc[:,1:] #指定要转换的列
print(raw_convert_data)
sex level score
0 male high 1
1 Female low 2
2 Female middle 3 #将数值型分类向量转换为标志变量
model_enc=OneHotEncoder() #建立标志转换模型对象
df_new2=model_enc.fit_transform(raw_convert_data).toarray() #标志转换 #合并数据
df_all=pd.concat((id_data,pd.DataFrame(df_new2)),axis=1) #重新组合为新数据框
print(df_all) #打印输出转换后的数据框
id 0 1 2 3 4 5 6 7
0 321313 0.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0
1 246852 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0
2 447902 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 # 使用pandas的get_dummies做标志转换
df_new3 = pd.get_dummies(raw_convert_data)
df_all2 = pd.concat((id_data, pd.DataFrame(df_new3)), axis=1) # 重新组合为数据框
print(df_all2) # 打印输出转换后的数据框
id score sex_Female sex_male level_high level_low level_middle
0 321313 1 0 1 1 0 0
1 246852 2 1 0 0 1 0
2 447902 3 1 0 0 0 1

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