Numpy与Pandas、Sklearn中one-hot快速编码方法

1. 前言

在机器学习、深度学习分类算法中，需要把分类标识转换为数值，例如客户留存、流失、预计流失、新客户分别对应数字【0、1、2、3】。这样离散型编码数据，数值大小在算法没有实际意义，还容易造成负面影响。对于这种情况，常用解决方案是使用one_hot编码。

例如：一组客户生命周期状态数据：

对应one_hot编码解决方案

什幺是 one-hot 编码？

独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

One-Hot 编码是分类变量作为二进制向量的表示。

(1) 将分类值映射到整数值。

(2) 然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。

在构建分类算法的时候，客户标签通常都要求是one_hot编码，实际上标签可能各种离散形式，当然也包括整数值。

例如：

性别特征：["男"，"女"]
       省份特征：["黑龙江"，"湖北"，"四川"]
       运动特征：["马拉松"，"足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]

2. 如何使用Numpy快速编码

在numpy中，可以使用eye()函数，便捷生成one_hot编码，先简单介绍eye()函数的功能。

函数：np.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order=‘C’)

功能说明：用来返回一个2维的对角数组

参数：

N：int型，用来控制输出二维数组的行数
M：int型，用来控制输出二维数组的列数，如果M为None，则M等于N
k：int型，可选项，主对角线的index，默认是0，如果k为正数，则对角线往上移动，如果k为负数，则对角线往下移动
dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型
order：{‘C’，‘F’}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C’，还是按照Fortran形式的列优先‘F’存储在内存中。

例如：生成one-hot形式数组

#设置类别的数量
    num_classes = 4
    #需要转换的整数
    arr = [2,3,1]
    #将整数转为一个4位的one hot编码
    print(np.eye(num_classes )[arr])

输出如下：

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

3. 在Pandas中快速编码方法

3.1. 使用pd.get_dummies

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
 'carduser_id': [12345,223432,343424],
                   'gender': ['男','男','女']})
dummies = pd.get_dummies(df)
dummies = dummies.rename(columns={
 'gender_女':'female','gender_男':'male'})
dummies

从输入（下图左1），执行过程如下图所示。

注：不知列名有没有很好的命名方法。

3.2. 自己控制编码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
 'carduser_id': [12345,223432,343424],
                   'gender': ['男','男','女']})
df['male']= df['gender'].apply(lambda x:1 if x=='男' else 0)
df['female']= df['gender'].apply(lambda x:1 if x=='女' else 0)
df = df.drop(['gender'], axis=1)
df

4. Sklearn中OneHotEncoder方法

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
 'carduser_id': [12345,223432,343424],
                   'gender': ['男','男','女']})
gender = df['gender'].values
encoder=OneHotEncoder(sparse=False) # One-Hot编码
ans=encoder.fit_transform(gender.reshape((-1,1)))
ans

array([[0., 1.],
       [0., 1.],
       [1., 0.]])

5. 总结

在机器学习、深度学习过程中，针对类别、分类离散型数据，one hot encoding是常用的方案，在numpy、pandas、SKlearn中分别给出了便捷解决方案，建议优先考虑。

参考：

[1]. 修炼之路.numpy快速生成one hot编码
. CSDN博客. 2019.01

[2]. 梦dancing.机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）及其代码
. CSDN博客. 2019.04

[3]. 肖永威.大数据人工智能常用特征工程与数据预处理Python实践（1）
. CSDN博客. 2020.12