Question

我在使用tpot之前使用pandas.get_dummies来转换我的一些分类变量。我的问题是，我有一个连续的变量，例如，即使它是一个连续的变量，它也被转换为类别。这似乎并非在所有情况下都会发生，但我无法弄清楚它何时发生。

我测试了以下内容：

pd.isnull(my_dataframe).any()

并且所有类别都表示错误

print(type(features[0,5])) # the time category with my continuous variable

，输出是 <class 'numpy.float64'>

但是当我这样做时

df_dummies=pd.get_dummies(my_dataframe)
df_dummies.columns

它为我的时间特征的每个值创建一列。

像这样：'时间（分钟）_2'，'时间（分钟）_3'， '时间（分钟）_4'，'时间（分钟）_5'，'时间（分钟）_6'，'时间（分钟）_10'， '时间（分钟）_15'，'时间（分钟）_16'，'时间（分钟）_20'，'时间（分钟）_25'， '时间（分钟）_30'

任何想法在这里可能出错？

Answer 1

您的时间类似乎意外地被投射到了某个地方的某个str。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
df = pd.DataFrame({'foo':np.random.choice([1, 2], 12),
                   'date':pd.date_range(start=datetime.now(),
                                        periods=12, freq='1min'),
                   'baz': np.linspace(0, 1, 12)})
df.dtypes
df_cast = df.copy()
df_cast['date'] = df_cast['date'].astype(str)
df_cast.dtypes

<强>输出

foo      object
date     object
baz     float64
dtype: object

您可以验证pd.get_dummies与df_cast的行为是否与您遇到的情况一致，并且正确处理floats，ints和{{1}在任何字段转换为datetime之前的对象。

pandas.get_dummies转换float64

1 个答案: