基于pandas将类别属性转化为数值属性的方法

离散特征编码的两种策略

处理离散型特征时，通常根据特征本身的语义属性选择不同的编码方式：

• 无大小意义的离散特征：例如颜色（红、绿、蓝），类别之间没有顺序关系。这类特征适合使用 One-Hot 编码，将其转化为多个布尔列。
• 有大小意义的离散特征：例如尺码（S、M、L、XL），类别之间存在明确的顺序关系。这类特征适合直接进行数值映射，保留其大小逻辑。

有大小意义的特征：数值映射

对于具有明确顺序的类别特征，可以直接构建映射字典，利用 pandas.Series.map() 方法进行转换。

操作步骤

1. 定义映射字典：根据业务逻辑，将类别字符串映射为对应的整数值。
2. 执行映射：使用 df['column_name'].map(mapping_dict) 完成转换。

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame([
   ['green', 'M', 10.1, 'class1'], 
   ['red', 'L', 13.5, 'class2'], 
   ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])

# 设置列名
df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']

# 1. 处理有大小意义的 'size' 特征
size_mapping = {
   'XL': 3,
   'L': 2,
   'M': 1
}
df['size'] = df['size'].map(size_mapping)

# 2. 处理类别标签 'class label'
# 使用 enumerate 自动分配索引
class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}
df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)

无大小意义的特征：One-Hot 编码

对于没有顺序关系的类别特征（如颜色），One-Hot 编码能避免引入错误的数值大小关系。在 pandas 中，可以使用 pd.get_dummies() 函数快速实现。

操作步骤

1. 调用函数：直接对 DataFrame 或特定列调用 pd.get_dummies()。
2. 结果处理：函数会为每一类生成一个新的布尔列（0 或 1）。

# 使用 get_dummies 进行 one-hot 编码
# 该函数会为某一列中的每个唯一字符串创建新列
pd.get_dummies(df)

总结

根据特征是否具有顺序关系，选择合适的编码方式至关重要。数值映射保留了有序信息，而 One-Hot 编码则避免了无序特征间的虚假大小关联。掌握这两种方法，能有效提升数据预处理的质量。

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