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Question

我有多个类别列（将近50个）。我使用定制的频率编码并将其用于训练数据。最后，我将其保存为嵌套字典。对于测试数据，我正在使用map函数进行编码，看不见的标签替换为0。但是我需要更有效的方法？

我已经尝试过用熊猫替换方法，但是它不关心看不见的标签，而是将其保留下来。此外，我非常担心时间，我想说60毫秒内要编码80列和1行。只需要我能做到的最有效的方法。我以here为例。

import pandas
from sklearn import preprocessing 

df = pandas.DataFrame({'pets': ['cat', 'dog', 'cat', 'monkey', 'dog', 'meo'], 
                       'owner': ['Champ', 'Ron', 'Brick', 'Champ', 'Veronica', 'Ron'], 
                       'location': ['San_Diego', 'New_York', 'New_York', 'San_Diego', 'San_Diego', 
             'New_York']})

我的字典看起来像这样：

enc = {'pets': {'cat': 0, 'dog': 1, 'monkey': 2},
       'owner': {'Brick': 0, 'Champ': 1, 'Ron': 2, 'Veronica': 3},
       'location': {'New_York': 0, 'San_Diego': 1}}

for col in enc:
    if col in input_df.columns:
        input_df[col]= input_df[col].map(dict_online['encoding'][col]).fillna(0)

我还希望同时对多个列进行编码。我不希望每一列都有任何循环。...我想我们不能在地图中做到这一点。因此，替换是一个不错的选择，但正如所说的那样，它并不关心看不见的标签。

编辑：

这是我现在使用的代码，请注意测试数据帧中只有1行（不是很确定我应该像numpy数组那样处理它，以减少时间...）。但是我需要将此时间减少到60毫秒以下：此外，我仅具有用于映射的字典（由于用例而不能使用一个热门的字典）。当前时间= 331.74毫秒。任何想法如何更有效地做到这一点。不确定多重处理是否可以工作。进一步用replace方法，我遇到了许多问题，例如：1.它不处理看不见的标签，并保持原样（对于字符串问题）。 2.键和值的重叠存在问题。

from string import ascii_lowercase
import itertools
import pandas as pd
import numpy as np
import time

def iter_all_strings():
    for size in itertools.count(1):
       for s in itertools.product(ascii_lowercase, repeat=size):
           yield "".join(s)


l = []
for s in iter_all_strings():
    l.append(s)
    if s == 'gr':
        break

columns = l
df = pd.DataFrame(columns=columns)
for col in df.columns:
    df[col] = np.random.randint(1, 4000, 3000)

transform_dict = {}
for col in df.columns:
    cats = pd.Categorical(df[col]).categories
    d = {}
    for i, cat in enumerate(cats):
        d[cat] = i
    transform_dict[col] = d
print(f"The length of the dictionary is {len(transform_dict)}")


# Creating another test data frame
df2 = pd.DataFrame(columns=columns)
for col in df2.columns:
    df2[col] = np.random.randint(1, 4000, 1)
print(f"The shape of teh 2nd data frame is {df2.shape}")

t1 = time.time()

for col in df2.columns:
    df2[col] = df2[col].map(transform_dict[col]).fillna(0)
print(f"Time taken is {time.time() - t1}")
# print(df)

Answer 1

首先，当您要对非序数的分类变量进行编码时（意味着：变量/列的值之间没有固有的顺序。例如，cat，dog），您可以必须使用一种热编码。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 

df = pd.DataFrame({'pets': ['cat', 'dog', 'cat', 'monkey', 'dog', 'meo'], 
                   'owner': ['Champ', 'Ron', 'Brick', 'Champ', 'Veronica', 'Ron'], 
                   'location': ['San_Diego', 'New_York', 'New_York', 'San_Diego', 'San_Diego', 
             'New_York']})

enc = [['cat','dog','monkey'],
       ['Brick', 'Champ', 'Ron', 'Veronica'],
       ['New_York', 'San_Diego']]
ohe = OneHotEncoder(categories=enc, handle_unknown='ignore', sparse=False)

在这里，我已经修改了您的enc，可以将其添加到OneHotEncoder中。

现在我们要如何处理看不见的问题标签？

当您将handle_unknown设为False时，所有虚拟变量中看不见的值将为零，这在某种程度上将有助于模型理解其未知值。

colnames= ['{}_{}'.format(col,val) for col,unique_values in zip(df.columns,ohe.categories_) \
                                       for val in unique_values]
pd.DataFrame(ohe.fit_transform(df), columns=colnames)

更新：

如果您对序贯性没事，可以进行以下更改。


df2.apply(lambda row: [transform_dict[val].get(col,0) \
                                    for val,col in row.items()], 
          axis=1,
          result_type='expand')

#1000 loops, best of 3: 1.17 ms per loop

如何有效地对测试数据的多个分类列进行编码？

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