本文介紹基於Python下OneHotEncoder與pd.get_dummies兩種方法，實現機器學習中最優的編碼方法——獨熱編碼的方法。

  在資料處理與分析領域，對數值型與字元型類別變數加以編碼是不可或缺的預處理操作；這裡介紹兩種不同的方法。

1 OneHotEncoder

  首先匯入必要的模組。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

  其中，OneHotEncoder是我們實現獨熱編碼的關鍵模組。

  接下來，匯入並顯示資料前五行。

test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)
test_data_1.head(5)

  關於這裡匯入資料程式碼的解釋，大家可以檢視多變數兩兩相互關係聯合分佈圖的Python繪製與Python TensorFlow深度學習迴歸程式碼：DNNRegressor這兩篇文章，這裡就不再贅述啦~

  資料前五行展示如下圖。其中，前兩列'EVI0610'與'EVI0626'為數值型連續變數，而'SoilType'為數值型類別變數。我們要做的，也就是將第三列'SoilType'進行獨熱編碼。

  接下來，進行獨熱編碼的設定。

ohe=OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
ohe.fit(test_data_1)

  在這裡，第一行是對獨熱編碼的設定，第二行則是對我們剛剛匯入的資料進行獨熱編碼處理。得到一個獨熱編碼設定的輸出結果。

  接下來，看看獨熱編碼處理後，將我們的資料分成了哪些類別。

ohe.categories_

  得到結果如下圖。

  可以發現，一共有三個array，為什麼呢？仔細看可以發現，獨熱編碼是將我們匯入的三列資料全部都當作類別變數來處理了。之所以會這樣，是因為我們在一開始沒有表明哪一列是類別變數，需要進行獨熱編碼；而哪一列不是類別變數，從而不需要進行獨熱編碼。

  那麼，我們如何實現上述需求，告訴程式我們要對哪一行進行獨熱編碼呢？在老版本的sklearn中，我們可以藉助categorical_features=[x]引數來實現這一功能，但是新版本sklearn取消了這一引數。那麼此時，一方面，我們可以藉助ColumnTransformer來實現這一過程，另一方面，我們可以直接對需要進行轉換的列加以處理。後者相對較為容易理解，因此本文對後者進行講解。

  我們將test_data_1中的'SoilType'列作為索引，從而僅僅對該列資料加以獨熱編碼。

ohe_column=pd.DataFrame(ohe.fit_transform(test_data_1[['SoilType']]).toarray())
ohe_column.head(5)

  其中，[['SoilType']]表示僅僅對這一列進行處理。得到結果如下圖。

  可以看到，原來的'SoilType'列現在成為了63列的編碼列，那麼這樣的話，說明我們原先的'SoilType'應該一共是有63個不同的數值。是不是這個樣子呢？我們來檢查一下。

count=pd.DataFrame(test_data_1['SoilType'].value_counts())
print(count)

  得到結果如下。

  好的，沒有問題：可以看到此結果共有63行，也就是'SoilType'列原本是有63個不同的值的，證明我們的獨熱編碼沒有出錯。

  此時看一下我們的test_data_1資料目前長什麼樣子。

test_data_1.head(5)

  是的，我們僅僅對'SoilType'列做了處理，沒有影響到整個初始資料。那麼先將原本的'SoilType'列剔除掉。

test_data_1=test_data_1.drop(['SoilType'],axis=1)
test_data_1.head(5)

  再將經過獨熱編碼處理後的63列加上。

test_data_1.join(ohe_column)

  大功告成！

  但是這裡還有一個問題，我們經過獨熱編碼所得的列名稱是以數位來命名的，非常不方便。因此，有沒有什麼辦法可以在獨熱編碼進行的同時，自動對新生成的列加以重新命名呢？

2 pd.get_dummies

  pd.get_dummies是一個最好的辦法！其具體用法與上述OneHotEncoder類似，因此具體過程就不再贅述啦，大家看程式碼就可以明白。

  首先還是匯入與上述內容中一致的初始資料。

test_data_2=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)
test_data_2.head(5)

  進行獨熱編碼並看看結果。

test_data_2_ohe=pd.get_dummies(test_data_2,columns=['SoilType'])
test_data_2_ohe.head(5)

  最終結果中，列名稱可以說是非常醒目，同時，共有65列資料，自動刪除了原本的'SoilType'列，實現了「獨熱編碼」「新列重新命名」與「原始列刪除」，可謂一舉三得，簡直是太方便啦~