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使用scipy.sparse保存稀疏矩阵-python入门文章

作者：
onehotencoder和labelencoder可以处理类别类型的特征

one_hot_encoder和label_encoder可以处理类别类型的特征。

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import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
def one_hot_encoder(df, nan_as_category = True):
    original_columns = list(df.columns)
    categorical_columns = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'object']
    df = pd.get_dummies(df, columns = categorical_columns, dummy_na = nan_as_category)
    new_columns = [c for c in df.columns if c not in original_columns]
    return df, new_columns
def label_encoder(df):
    original_columns = list(df.columns)
    categorical_columns = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'object']
    for col in categorical_columns:
        df[col] = LabelEncoder().fit_transform(df[col].astype('str'))
    new_columns = [c for c in df.columns if c not in original_columns]
    return df, categorical_columns


9876727b92b1cd71c89d9f63977ca44d 93376bec75f2dac3d1843e0a3d1ae7c0 f0939d6ee13c63cb4a520472999acd6b 7bedb20b05475fe3ff01c182ebf14b75 954ce05265bfcb4168dfb6cf96d0ffe9 1fb5d5202786f49c683af4df4d191322                             
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