Python 如何利用OneHotEncoder的阵列输出

这里是Python初学者

试图了解如何使用sklearn.preprocessing库中的OneHotEncoder。我非常有信心将其与fit_transform结合使用，这样结果也可以适合测试数据帧。我感到困惑的是如何处理生成的编码数组。然后，您是否将ohe结果转换回数据帧，并将其附加到现有的列车/测试数据帧

ohe方法似乎比pd.get_dummies方法麻烦得多，但据我所知，使用ohe和fit_变换可以更容易地将相同的变换应用于测试数据

搜索了几个小时，为了找到一个好的答案遇到了很多麻烦

广泛使用的泰坦尼克号数据集示例：

ohe = OneHotEncoder()
imp = SimpleImputer()

ct = make_column_transformer(
    (imp, ['Age']),
    (ohe, ['Sex', 'Embarked']),
    remainder='passthrough')
ct.fit_transform(train)

结果:

array([[22.        ,  0.        ,  1.        , ...,  1.        ,
         0.        ,  7.25      ],
       [38.        ,  1.        ,  0.        , ...,  1.        ,
         0.        , 71.2833    ],
       [26.        ,  1.        ,  0.        , ...,  0.        ,
         0.        ,  7.925     ],
       ...,
       [29.69911765,  1.        ,  0.        , ...,  1.        ,
         2.        , 23.45      ],
       [26.        ,  0.        ,  1.        , ...,  0.        ,
         0.        , 30.        ],
       [32.        ,  0.        ,  1.        , ...,  0.        ,
         0.        ,  7.75      ]])

---

您是否将生成的数组直接传递到变量中，例如，X和y用于train_test_split以运行的最终模型？或者有没有办法将结果转换回带有列标签的数据帧，以便进一步EDA？

您的直觉是正确的：

pandas.get\u dummies（）

使用起来容易得多，但使用OHE的优点是，它总是对看不见的数据应用相同的转换。您还可以使用

pickle

或

joblib

导出实例，并将其加载到其他脚本中

有一种方法可以直接将编码列重新附加回原始的

pandas.DataFrame

。就我个人而言，我一直在努力。也就是说，我安装编码器，转换数据，将输出连接回数据帧，并删除原始列

#要编码的列
cols=['性别'，'登船']
#初始化编码器
ohe=OneHotEncoder（）
#适合数据
ohe.fit（df[cols]）
#将编码数据声明为`df'中的新列`
df[ohe.get\u feature\u names]=ohe.transform（df[cols]）
#删除未编码的列
落差（cols，轴=1，原地=True）

最后，我注意到你说：

我非常有信心将其与fit_transform结合使用，这样结果也可以适合测试数据帧

---

我想指出的是，您应该不要再安装编码器！相反，在处理新数据时，应该使用

ohe.transform（X_test[cols]）

。不要再次使用

fit\u transform（）

，否则结果可能会因数据集而异。

谢谢Arturo！是的，我很高兴你指出，这与测试数据不符。似乎使用OneHotEncoder有很多优点，但我很少看到它实现。