[python数据处理系列]详解独热编码与标签编码的区别及在Pandas中的实现-编程知识

一、独热编码与标签编码的区别

二、创建数据集

三、独热编码实现

(一) 自动将所有分类变量进行独热编码

(二) 对指定列进行独热编码

(三) 对进行独热编码的列采用布尔型表示

四、查看数据类型

五、对数据进行独热编码后，数据变成了什么类型

一、独热编码与标签编码的区别

独热编码适用于类别之间无顺序或大小关系时，而标签编码适用于类别之间有明确的顺序关系时。

独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）是数据预处理中的两种常见方法，它们主要用于处理分类数据。以下是具体分析：

1. 独热编码：
- 适用于类别之间没有顺序或大小关系的情况。它为每个类别创建一个新的二进制特征，对于每个样本，只有一个二进制特征为1（表示它属于该类别），其他特征为0。
- 这种方法可以防止模型错误地解释类别之间的顺序或大小关系，因为所有类别都是平等的，没有内在的顺序。
- 例如，如果一个特征是颜色，它有三个值：红、蓝、绿，独热编码会将它们分别表示为[1, 0, 0]、[0, 1, 0]、[0, 0, 1]，这样模型就不会错误地认为红色小于蓝色等。

2. 标签编码：
- 适用于类别之间存在明确的顺序关系时。它将不同的类别使用唯一的数字来表示，例如，红=1，黄=2，蓝=3。
- 这种方法适用于类别之间有自然顺序的情况，比如评分等级（低、中、高）。
- 标签编码可能会导致模型学习到错误的关系，比如在上面的颜色例子中，模型可能会错误地认为“红<黄<蓝”，这可能不是我们想要模型学习的关系。

在实际应用中，选择哪种编码方式取决于数据的特点和模型的需求。如果类别之间没有顺序关系，或者你不希望模型学习到任何顺序关系，那么独热编码是更好的选择。如果类别之间有自然的顺序，或者你需要保持这种顺序，那么标签编码可能更合适。不过，在使用标签编码时，需要注意可能引入的模型偏差问题。

二、创建数据集

其中week和state这两列是分类变量

import pandas as pd
a=pd.DataFrame()
a["平均值"]=[123,456,789,159,357,852,159]
a["中位数"]=[159,159,258,369,357,159,852]
a["week"]=["星期一","星期二","星期三","星期四","星期五","星期六","星期日"]
a["state"]=["1","2","3","1","2","3","1"]
a

三、独热编码实现

(一) 自动将所有分类变量进行独热编码

这种方法是自动识别数据表中的分类变量，然后将所有的分类变量自动实现独热编码

# 独热编码 one-hot
a1 = pd.get_dummies(a)#帮你判断哪一列是字符串，自动地帮你把字符串直接展开
#a2 = pd.get_dummies(a).astype(int)#输出打印体会一下加不加.astype(int)的区别
a1

(二) 对指定列进行独热编码

a3 = pd.get_dummies(a, columns=['week'])
a3

(三) 对进行独热编码的列采用布尔型表示

# 对'state'列进行独热编码
a_encoded = pd.get_dummies(a['state'])# 将独热编码后的整数型数据转换为布尔型
a_encoded_bool = a_encoded.astype(bool)# 将转换后的独热编码列和原始的DataFrame合并
a_final = pd.concat([a[['平均值', '中位数', 'week']], a_encoded_bool], axis=1)

四、查看数据类型

在Pandas中，object数据类型指的是字符串类型。

使用pd.get_dummies(a)进行独热编码后，数据类型出现了unit8类型，这可能是因为Pandas在进行独热编码时，默认将非零值转换为整数类型。这里的unit8实际上是指无符号的8位整数类型（uint8），它与标准整数类型（int）在存储和处理上有所不同。

首先，我们来解释一下为什么会出现uint8类型：

独热编码的默认行为：在使用pd.get_dummies()函数进行独热编码时，如果没有指定dtype参数，Pandas会将生成的独热编码列的数据类型设置为布尔型（bool），即True和False。然而，在某些情况下，Pandas可能会将这些布尔值进一步转换为整数类型，以便于进行数学计算和提高存储效率。
数据类型的自动转换：Pandas在处理数据时，会根据数据的内容自动选择合适的数据类型。在这种情况下，由于独热编码后的列只包含0和1，因此Pandas选择了uint8类型，这是最小宽度足以存储这些值的整数类型。

其次，如果您希望独热编码后的列使用标准的整数类型（int），可以通过指定dtype参数来实现：

指定dtype参数：在调用pd.get_dummies()函数时，可以通过设置dtype=int来指定独热编码列的数据类型为整数型。例如：a1 = pd.get_dummies(a, dtype=int)。这样就可以确保独热编码后的列使用标准的整数类型。

总结来说，独热编码后出现uint8类型是因为Pandas在没有明确指定数据类型时，根据数据内容自动选择了最适合的整数类型。如果您希望使用标准的整数类型，可以在pd.get_dummies()函数中通过dtype参数来指定。

五、对数据进行独热编码后，数据变成了什么类型

对数据进行独热编码处理之后，原本的分类数据会被转换为数值型数据，具体来说，转化后的数据通常是以0和1组成的稀疏矩阵或DataFrame。在Pandas中，经过pd.get_dummies()函数处理后，产生的新列的数据类型通常是float64，这是因为即使所有值仅为0或1，Pandas也会默认使用浮点数类型来表示这些值。

然而，如果后续手动调用.astype(int)方法，则可以把这些0和1的值转换为整数类型int。在机器学习领域中，无论是浮点数类型还是整数类型对于大多数算法来说都可以被接受，因为0和1代表的含义是相同的——即类别是否存在或是否选择该特征。不过在某些情况下，特别是当你希望减少存储空间或者根据项目需求必须使用整数时，可能会选择将独热编码后的数据转换为整数类型。

对数据进行独热编码处理后，数据变成了稀疏的二元特征类型。

独热编码（One-Hot Encoding）是一种数据预处理技术，它主要用于将类别型特征转换成数值型特征，以便机器学习模型能够处理。具体来说，对于每一个特征，如果它有m个可能的值，那么经过独热编码后，就会变成m个二元特征，每个二元特征只有0和1两种状态。这些二元特征互斥，每次只有一个被激活，即只有一个特征值为1，其余都为0。这样的编码方式确保了算法是基于向量空间中的度量来进行计算，使得非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且在欧氏空间中是等距的。

在实际应用中，独热编码通常会导致数据集的维度显著增加，因为每个类别都会对应一个新的二元特征。例如，如果一个特征有5个可能的值，独热编码后会产生5个新的二元特征。这种高维稀疏数据结构在存储和计算上可能会带来挑战，但它有助于模型更好地理解和区分不同的类别。

总的来说，独热编码是一种有效的方法，用于将分类数据转换为模型可处理的数值型数据，尤其是在处理非数值型的类别特征时。然而，需要注意的是，在使用独热编码时，应该考虑到它可能会增加数据的维度，以及对存储和计算资源的影响。