一文了解类别型特征的编码方法

2019 年第 78 篇文章，总第 102 篇文章

目录：

• 问题描述
• 数据准备
• 标签编码
• 自定义二分类
• one-hot 编码
• 总结

问题描述

一般特征可以分为两类特征，连续型和离散型特征，而离散型特征既有是数值型的，也有是类别型特征，也可以说是字符型，比如说性别，是男还是女；职业，可以是程序员，产品经理，教师等等。

本文将主要介绍一些处理这种类别型特征的方法，分别来自 pandas 和 sklearn 两个常用的 python 库给出的解决方法，这些方法也并非是处理这类特征的唯一答案，通常都需要具体问题具体分析。

数据准备

参考文章：https://mlln.cn/2018/09/18/pandas%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BD%AC%E6%95%B4%E6%95%B0%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/

采用 UCI 机器学习库的一个汽车数据集，它包括类别型特征和连续型特征，首先是简单可视化这个数据集的部分样本，并简单进行处理。

首先导入这次需要用到的 python 库：

import pandas as pd	
import numpy as np	
import pandas_profiling	
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer	
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

接着加载数据：

# 定义数据的列名称, 因为这个数据集没有包含列名称	
headers = ["symboling", "normalized_losses", "make", "fuel_type", "aspiration",	
           "num_doors", "body_style", "drive_wheels", "engine_location",	
           "wheel_base", "length", "width", "height", "curb_weight",	
           "engine_type", "num_cylinders", "engine_size", "fuel_system",	
           "bore", "stroke", "compression_ratio", "horsepower", "peak_rpm",	
           "city_mpg", "highway_mpg", "price"]	
 
	
# 读取在线的数据集, 并将?转换为缺失NaN	
df = pd.read_csv("http://mlr.cs.umass.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data",	
                  header=None, names=headers, na_values="?" )	
df.head()[df.columns[:10]]

展示的前 10 列的 5 行数据结果如下：

这里介绍一个新的数据分析库--pandas_profiling，这个库可以帮我们先对数据集做一个数据分析报告，报告的内容包括说明数据集包含的列数量、样本数量，每列的缺失值数量，每列之间的相关性等等。

安装方法也很简单：

pip install pandas_profiling

使用方法也很简单，用 pandas读取数据后，直接输入下列代码：

df.profile_report()

显示的结果如下，概览如下所示，看右上角可以选择有 5 项内容，下面是概览的内容，主要展示数据集的样本数量，特征数量（列的数量）、占用内存、每列的数据类型统计、缺失值情况等：

这是一个很有用的工具，可以让我们对数据集有一个初步的了解，更多用法可以去查看其 github 上了解：

https://github.com/pandas-profiling/pandas-profiling

加载数据后，这里我们仅关注类别型特征，也就是 object 类型的特征，这里可以有两种方法来获取：

方法1:采用 pandas 提供的方法 select_dtypes:

df2 = df.select_dtypes('object').copy()	
df2.head()

方法2: 通过 bool 型的 mask 获取 object 类型的列

category_feature_mask = df.dtypes == object	
category_cols = df.columns[category_feature_mask].tolist()	
df3 = df[category_cols].copy()	
df3.head()

输出结果如下：

因为包含一些缺失值，这里非常简单的选择丢弃的方法，但实际上应该如何处理缺失值也是需要考虑很多因素，包括缺失值的数量等，但这里就不展开说明了：

# 简单的处理缺失值--丢弃	
df2.dropna(inplace=True)

标签编码

第一种处理方法是标签编码，其实就是直接将类别型特征从字符串转换为数字，有两种处理方法：

• 直接替换字符串
• 转为 category 类型后标签编码

直接替换字符串，算是手动处理，实现如下所示，这里用 body_style 这列特征做例子进行处理，它总共有 5 个取值方式，先通过 value_counts方法可以获取每个数值的分布情况，然后映射为数字，保存为一个字典，最后通过 replace 方法进行转换。

第二种，就是将该列特征转化为 category 特征，然后再用编码得到的作为数据即可：

自定义二分类

第二种方法比较特别，直接将所有的类别分为两个类别，这里用 engine_type 特征作为例子，假如我们仅关心该特征是否为 ohc ,那么我们就可以将其分为两类，包含 ohc 还是不包含，实现如下所示：

One-hot 编码

前面两种方法其实也都有各自的局限性

• 第一种标签编码的方式，类别型特征如果有3个以上取值，那么编码后的数值就是 0，1，2等，这里会给模型一个误导，就是这个特征存在大小的关系，但实际上并不存在，所以标签编码更适合只有两个取值的情况；
• 第二种自定义二分类的方式，局限性就更大了，必须是只需要关注某个取值的时候，但实际应用很少会这样处理。

因此，这里介绍最常用的处理方法--One-hot 编码。

实现 One-hot 编码有以下 3 种方法：

• Pandas 的 get_dummies
• Sklearn 的 DictVectorizer
• Sklearn 的 LabelEncoder+ OneHotEncoder

Pandas 的 get_dummies

首先介绍第一种--Pandas 的 get_dummies，这个方法使用非常简单了：

Sklearn 的DictVectorizer

第二种方法--Sklearn 的 DictVectorizer，这首先需要将 dataframe 转化为 dict 类型，这可以通过 to_dict ，并设置参数 orient=records，实现代码如下所示：

Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder

第三种方法--Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder

首先是定义 LabelEncoder，实现代码如下，可以发现其实它就是将字符串进行了标签编码，将字符串转换为数值，这个操作很关键，因为 OneHotEncoder 是不能处理字符串类型的，所以需要先做这样的转换操作：

接着自然就是进行 one-hot 编码了，实现代码如下所示：

此外，采用 OneHotEncoder 的一个好处就是可以指定特征的维度，这种情况适用于，如果训练集和测试集的某个特征的取值数量不同的情况，比如训练集的样本包含这个特征的所有可能的取值，但测试集的样本缺少了其中一种可能，那么如果直接用 pandas 的get_dummies方法，会导致训练集和测试集的特征维度不一致了。

实现代码如下所示：

总结

对于类别型特征，最常用的还是 one-hot 编码，但很多问题都是需要具体问题具体分析，仅仅 one-hot 编码并不一定可以解决所有的类别型特征问题，需要多实践多总结经验。

代码例子在：

https://github.com/ccc013/CodesNotes/blob/master/Data_analysis/category_features_process_notes.ipynb

或者点击左下方“阅读原文”查看。

参考

• https://mlln.cn/2018/09/18/pandas%E6%96%87%E6%9C%AC%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BD%AC%E6%95%B4%E6%95%B0%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%BC%96%E7%A0%81%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%AE%9E%E8%B7%B5/
• https://blog.csdn.net/selous/article/details/72457476
• https://towardsdatascience.com/encoding-categorical-features-21a2651a065c
• https://www.cnblogs.com/zhoukui/p/9159909.html

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