sklearn OneHotEncoder string类型报错

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我的数据集里面，有的变量是categorical的，比如国家，所以我需要做One Hot Encoding。

但是用OneHotEncoder会报错。

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder(categorical_features=['a'])
>>> new_df = enc.fit_transform(df)
ValueError: could not convert string to float

这个错误是什么意思？难道sklearn.preprocessing.OneHotEncoder只认识数值的？不能处理字符串类型的？

 

汪王往望   2017-03-29 09:08


   2个回答 
3

可以用pandas的get_dummies

df[feature] = df['country'].astype('category')
df = pandas.get_dummies(df, columns=['country'])


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黄前志   2017-03-30 09:38

2

对于字符类型，你需要先做LabelEncoder，把它转成整数类型，然后再用OneHotEncoder

具体代码可以参考我在这个问题里的回答：sklearn onehotencoder的具体用法是什么


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abuu   2018-10-13 14:51



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