首先介绍两种编码方式硬编码和onehot编码，在模型训练所需要数据中，特征要么为连续，要么为离散特征，对于那些值为非数字的离散特征，我们要么对他们进行硬编码，要么进行onehot编码，转化为模型可以用于训练的特征
初始化一个DataFrame
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 20, 'class1'], ['red', 'L', 21, 'class2'], ['blue', 'XL',30, 'class3']]) df.columns = ['color', 'size', 'weight', 'class label']
硬编码：
将feature的值从0（或者1）开始进行连续编码，比如color进行硬编码，color的值有三个，分别为编码为1,2,3
可以用如下操作，对color字段下的值进行硬编码
colorMap = {elem:index+1 for index,elem in enumerate(set(df["color"]))}
df['color'] = df['color'].map(colorMap)
这样可以进行硬编码了，之前我的写法是，先生成map，然后对每一行进行apply，显然没有上述代码简便
onehot编码：
将某个字段下所有值横向展开，对于每条数据，其在对应展开的值上的值就是1，听起来比较绕口，看下面的例子就知道了，python中，pandas 用get_dummies()方法即可
data1 = pd.get_dummies(df[["color"]])
如果要对多个feature 进行onehot，这样即可df[[fea1,fea2..]]
对于onehot以后的数据，如果需要原有的数据合并，直接拿原来的join onehot的数据即可
res = df.join(data1)
join操作默认是根据index来进行join的，而get_dummies()不会改变index
以上这篇pandas 中对特征进行硬编码和onehot编码的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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