如何将熊猫get_dummies函数应用于有效数据集？
如何将熊猫get_dummies函数应用于有效数据集？
提问于 2021-07-11 06:11:30
我尝试将熊猫get_dummies函数应用到我的数据集中。问题是类别值的个数不匹配，列集和有效集不匹配。例如，火车组列有5种类型的值。例: 1，2，3，4，5，有效集只有3种值。例: 1，3，5
当我使用训练数据集建立模型时，有5个假人正在被创建。例: dum_1，dum_2，dum_3，dum_4，dum_5
因此，如果我只对有效数据集使用相同的函数，则只会创建3个虚拟数据集。例: dum_1，dum_2，dum_3
无法预测使用我的模型的有效数据集。如何为列车和有效集合制作相同的假人？(无法连接2数据集。除使用pd.concat外，请提出其他方法)
另外，如果我为有效集添加了新列，我希望它会产生不同的结果。因为虚拟序列在列车和有效集合之间不匹配。
谢谢。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-07-11 09:30:56
你要做的就是
- 在验证数据集中创建列，这些列存在于培训数据中，但在验证数据中缺失。
missing_cols = [col for col in train.columns if col not in valid.columns]
for col in missing_cols:
valid[col] = 0- 现在，这些列是在最后创建的，因此将更改列的顺序。因此，在接下来的步骤中，我们将重新排列列如下：
valid = valid[[train.columns]]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68336993
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