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一个热编码-虚拟-在几列中，然后与原始df和pandas连接

热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的数据预处理技术，用于将分类变量转换为二进制向量表示，以便在机器学习算法中使用。它将每个分类变量的每个可能取值创建一个新的二进制特征列，并将对应的取值置为1，其余列置为0。

热编码的步骤如下：

确定需要进行热编码的分类变量列。
使用pandas的get_dummies()函数对该列进行热编码，生成新的二进制特征列。
将生成的新特征列与原始数据集进行连接，得到包含热编码后的数据集。

热编码的优势：

保留了分类变量的信息，不引入任何排序或距离度量的偏见。
适用于大多数机器学习算法，如决策树、逻辑回归等。
可以处理多分类问题，将每个类别都表示为一个独立的特征。

热编码的应用场景：

文本分类：将文本数据中的词汇进行热编码，用于文本分类任务。
推荐系统：将用户的兴趣标签进行热编码，用于推荐系统的个性化推荐。
自然语言处理：将词性、句法等语言特征进行热编码，用于文本分析和情感分析等任务。

腾讯云相关产品推荐：腾讯云提供了多个与数据处理和机器学习相关的产品，以下是其中几个推荐的产品及其介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tccli）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练、部署的功能，可用于数据处理和模型训练。
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以上是对热编码的概念、分类、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望能对您有所帮助。

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dummy编码独热编码的问题是它允许个自由度，其中变量本身只需要。虚拟编码通过仅使用表示中的个特征来消除额外的自由度。公共汽车下面有一个特征，由全零向量表示。这被称为参考类别。...虚拟编码和独热编码都是在Pandas中以pandas.get_dummies的形式实现的。...独热编码实际上具有相同的截距和系数，但在这种情况下，每个城市都有线性系数。在效果编码中，没有单一特征代表参考类别。因此，参考类别的影响需要分别计算为所有其他类别的系数的负和。...独热，虚拟和效果编码非常相似。...因此，Pandas和Scikit Learn等流行的ML软件包选择了虚拟编码或独热编码，而不是效应编码。当类别数量变得非常多时，所有三种编码技术都会失效大。需要不同的策略来处理非常大的分类变量。

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【数据清洗 | 数据规约】数据类别型数据编码最佳实践，确定不来看看？

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50个超强的Pandas操作！！

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pandas 文本处理大全（附代码）

如df.col.str.lower().str.upper()，这个和Dataframe中的一行操作是一个原理下面正式介绍文本的各种骚操作，基本可以涵盖日常95%的数据清洗需要了，一共 8 个场景。...会展开返回一个DataFrame，否则返回一个Series # 提取email中的两个内容 df.Email.str.extract(pat='(.*?)...find 参数很简单，直接输入要查询的字符串即可，返回在原字符串中的位置，没查询到结果返回-1。...另外一个查找方法是findall findall参数： pat: 要查找的内容，支持正则表达式 flag: 正则库re中的标识，比如re.IGNORECASE findall和find的区别是支持正则表达式...8、文本的虚拟变量 get_dummies可以将一个列变量自动生成虚拟变量（哑变量），这种方法在特征衍生中经常使用。

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鸭哥这次教大家Python数据分析的两个基础包Numpy和Pandas。首先导入这两个包。...二维数组:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值 salesDict={ '购药时间':['2018-01-01 星期五','2018-01-02 星期六',...salesDf.rename(columns=colNameDict,inplace=True) salesDf.head() 3)缺失值处理 python缺失值有3种： 1）Python内置的None值 2）在pandas.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除...，转换后的值为控制NaT #format 是你原始数据中的日期的格式 salesDf.loc[:,'销售时间']=pd.to_datatime(salesDf.loc[:,'销售时间'], formate

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下面这个表中显示了我们最原始的数据集。而实际上机器学习模型需要的数据是数字型的，因为只有数字类型才能进行计算。因此，对于各种特殊的特征值，我们都需要对其进行相应的编码，也是量化的过程。 ?...下面，我们要对Elevator这个变量进行编码，在pandas中有现成的独热编码方法get_dummy，代码如下： pd.get_dummies(lianjia_df['Elevator']) ?...因此概括一下，独热编码就是将原始特征变量转换成以原始特征值分类的多维度的变量，并用是否（0,1）这种方式的新特征值替代和量化。...来看一个例子： Class=['大一','大二','大三','大四'] df = pd.DataFrame({'Class':Class}) df ?...而对于连续型的变量，如果需要编码首先需要进行离散化（分箱），然后再使用上述编码方式编码。数据离散化的内容我们后续进行介绍。

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