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如何使用Sklearn.preprocessing对包含列表的pandas.DataFrame列进行编码

使用Sklearn.preprocessing对包含列表的pandas.DataFrame列进行编码,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
  1. 创建一个示例的pandas DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'fruit': [['apple', 'orange'], ['banana', 'grape'], ['kiwi', 'apple']]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 实例化MultiLabelBinarizer对象,并对DataFrame列进行拟合和转换:
代码语言:txt
复制
mlb = MultiLabelBinarizer()
encoded_data = mlb.fit_transform(df['fruit'])
  1. 将编码后的数据创建为新的DataFrame,并与原始DataFrame合并:
代码语言:txt
复制
encoded_df = pd.DataFrame(encoded_data, columns=mlb.classes_)
df_encoded = pd.concat([df, encoded_df], axis=1)
  1. 最终的结果是一个包含原始列表列编码后的DataFrame。可以通过访问新列来查看编码结果:
代码语言:txt
复制
print(df_encoded)

编码后的DataFrame示例输出:

代码语言:txt
复制
          fruit  apple  banana  grape  kiwi  orange
0  [apple, orange]      1       0      0     0       1
1   [banana, grape]      0       1      1     0       0
2    [kiwi, apple]      1       0      0     1       0

这样,我们使用Sklearn.preprocessing的MultiLabelBinarizer对包含列表的pandas.DataFrame列进行了编码。

关于MultiLabelBinarizer的更多信息,请访问腾讯云相关产品文档链接地址:MultiLabelBinarizer

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