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1、OneHotEncoder

OneHotEncoder既可以对字符串型变量或数值型变量进行编码（旧版可能只能对数值型变量进行编码）

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizercolumns = ['性别','学历','工资']data = pd.DataFrame([['男','女','女','男'],['本科','硕士','硕士','本科'],[6000,8800,8000,12000]])data = data.T   #对二维数组进行转置data.columns = columnsprint(data)onehot_edu = OneHotEncoder(sparse=False).fit_transform(data[['学历']]) onehot_edu_sal = OneHotEncoder(sparse=False).fit_transform(data[['性别','学历']]) print(onehot_edu)print(onehot_edu_sal)

2、 LabelEncoder

即将离散型的数据转换成 0到 n − 1 之间的数。

LabelEncoder从名字可以看出它是用来对标签值进行编码的，所以默认输入的数组是一维的，如果输入的数组不是一维的，它会尝试将其转化为一维的：

LabelEncoder().fit_transform(data[['性别']])

LabelEncoder().fit_transform(data[['性别','学历']])

3、LabelBinarizer

对非数值型标签进行二值化：

lb = LabelBinarizer() #构建一个转换对象Y = lb.fit_transform(data['学历'])re_label = lb.inverse_transform(Y)print(Y)print(re_label)

4、pandas.get_dummies

可以对任何类型数据进行编码：

encoded = pd.get_dummies(data[['学历','性别','工资']])encoded

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