Question

我是Python和scikit-learn（sklearn）的新手，我正在尝试加载这个由7列属性和1列数据分类（类/数据目标）组成的数据集。但是这个属性由数据[1,2,3,4,5]组成，它实际上标记了某个阶段，从而使其成为名义上的，而不是数字。但是当然python将它识别为数值数据（int64），实际上我希望它被视为名义数据（对象）。如何将列类型更改为标称值？

我做了以下事情。

print(data.dtypes)
data["col_name"]=data["col_name"].astype(numpy.object)
print(data.dtypes)

在第一次打印中，它仍然将我的数据[“col_name”]识别为int64，但在astype行之后，它已将其更改为object。但它对数据没有任何影响，因为当我尝试使用matplotlib并创建直方图时，它仍然将X和Y都识别为数字而不是对象。

此外，我已阅读文档中的One Hot Encoding和Label Encoding，但我认为它们不是我需要的。我想知道我是否误解了某些东西，或者是否有另一种解决方案。

由于

Answer 1

阅读sklearn的文件。这个包有完整的文档。特别是Preprocessing section on encoding categorical features：

关于保持以整数数组表示的分类特征，即[1,2,3,4,5]，我们有：

此类整数表示不能直接与scikit-learn一起使用估计者，因为他们期望连续输入，并将解释被排序的类别，这通常是不希望的（即集合浏览器是任意订购的）。转换的一种可能性可以与scikit-learn一起使用的功能的分类功能估计器是使用一个K或一个热编码，即在OneHotEncoder中实现。该估算器转换每个具有m个可能值的分类特征到m个二进制特征，只有一个活跃的。

所以你可以做的是使用one-hot encoding将数组转换为5个新列（这种情况，因为你有5个可能的值）。

这是一些有效的代码。输入是一列分类参数[1,2,3,4,5]，输出是一个矩阵，5列，每5个可能的选择1：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

enc = OneHotEncoder()
enc.fit([[1],[2],[3],[4],[5]])  
OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype='numpy.float64', handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True)
print enc.transform([[1],[2],[3],[4],[5]]).toarray()

输出：

[[ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]]

说明您的分类参数按此顺序排列：[1,3,2,5,4,3,2,1,3,4,2]。你会得到这个输出：

[[ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]]

因此，此1列将转换为5列。

如何将Python中的列类型从int更改为对象为sklearn？

1 个答案: