pd-- get_dummies進行one-hot編碼

離散特徵的編碼分爲兩種狀況：

一、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，好比color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼

二、離散特徵的取值有大小的意義，好比size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}

使用pandas能夠很方便的對離散型特徵進行one-hot編碼 >

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
            ['green', 'M', 10.1, 'class1'], 
            ['red', 'L', 13.5, 'class2'], 
            ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])

df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']

size_mapping = {
           'XL': 3,
           'L': 2,
           'M': 1}
df['size'] = df['size'].map(size_mapping)

class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}
df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)

說明：對於有大小意義的離散特徵，直接使用映射就能夠了，{'XL':3,'L':2,'M':1}

Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies進行one-hot編碼 .

`pd.get_dummies(df)`