원-핫 인코딩

Python으로 범주형 데이터 다루기

Kasey Jones

Research Data Scientist

왜 레이블 인코딩만 쓰지 않을까요?

used_cars["engine_fuel"] = used_cars["engine_fuel"].astype("category")
codes = used_cars["engine_fuel"].cat.codes
categories = used_cars["engine_fuel"]
dict(zip(codes, categories))

{3: 'gasoline',
 2: 'gas',
 0: 'diesel',
 5: 'hybrid-petrol',
 4: 'hybrid-diesel',
 1: 'electric'}

pandas로 원-핫 인코딩

pd.get_dummies()

data: pandas DataFrame
columns: 열 이름의 리스트형 객체
prefix: 각 범주 앞에 붙일 문자열

DataFrame에 원-핫 인코딩 적용

used_cars[["odometer_value", "color"]].head()

예시 출력:

   odometer_value   color
0          190000  silver
1          290000    blue
2          402000     red
3           10000    blue
4          280000   black
...

DataFrame 원-핫 인코딩 계속

used_cars_onehot = pd.get_dummies(used_cars[["odometer_value", "color"]])

used_cars_onehot.head()

   odometer_value  color_black  color_brown  color_green ...
0          190000            0            0            0 ...
1          290000            0            0            0 ...
2          402000            0            0            0 ...
3           10000            0            0            0 ...
4          280000            1            0            0 ...

print(used_cars_onehot.shape)

(38531, 13)

사용할 열 지정하기

used_cars_onehot = pd.get_dummies(used_cars, columns=["color"], prefix="")
used_cars_onehot.head()

      manufacturer_name ...  _black  _blue  _brown
0                Subaru ...       0      0       0
1                Subaru ...       0      1       0
2                Subaru ...       0      0       0
3                Subaru ...       0      1       0
4                Subaru ...       1      0       0

print(used_cars_onehot.shape)

(38531, 41)

간단한 유의사항

특성이 너무 많아질 수 있음

used_cars_onehot = pd.get_dummies(used_cars)
print(used_cars_onehot.shape)

(38531, 1240)

NaN 값은 별도 열이 생성되지 않음

원-핫 인코딩 실습

Python으로 범주형 데이터 다루기