使用字符串类别值进行独热编码（OneHotEncoder）

Question

I have the following numpy matrix:

M = [
    ['a', 5, 0.2, ''],
    ['a', 2, 1.3, 'as'],
    ['b', 1, 2.3, 'as'],
]
M = np.array(M)

我想要对类别值 ('a', 'b', '', 'as') 进行编码。尝试使用OneHotEncoder进行编码，但它无法处理字符串变量并且会导致错误。

enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit(M)
enc.transform(M).toarray()

我知道我必须使用categorical_features来显示我要编码的值，我认为通过提供dtype，我将能够处理字符串值，但我不能。那么有没有一种方法可以对我的矩阵进行分类值编码？

- Salvador Dali

Answer 1

你可以使用DictVectorizer：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
import pandas as pd

dv = DictVectorizer(sparse=False) 
df = pd.DataFrame(M).convert_objects(convert_numeric=True)
dv.fit_transform(df.to_dict(orient='records'))

array([[ 5. ,  0.2,  1. ,  0. ,  1. ,  0. ],
       [ 2. ,  1.3,  1. ,  0. ,  0. ,  1. ],
       [ 1. ,  2.3,  0. ,  1. ,  0. ,  1. ]])

dv.feature_names_保存了与列的对应关系：

[1, 2, '0=a', '0=b', '3=', '3=as']

- hellpanderr