Panda下的 pd.get_dummies() 与 sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 的区别

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最近在学习过程中，需要使用Pandas下的pd.get_dummies() 的函数，使用对其进行简单的总结下，也给需要使用的小伙伴们提供参考:

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• sklearn.preprocessing 下除了提供 OneHotEncoder 还提供 LabelEncoder（简单地将 categorical labels 转换为不同的数字）；

1. 简单区别

Panda’s get_dummies vs. Sklearn’s OneHotEncoder() :: What is more efficient?

• sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string，如果数据集中的某些特征是 string 类型的话，需要首先将其转换为 integers 类型；

  • 在新版本中 sklearn 中，OneHotEncoder 实例的 fit 方法将不再接收 1 维数组，而必须是显式的二维形式；

  encoder = OneHotEncoder()
  encoder.fit([[1, 2], [2, 1]])

  •  

• pd.get_dummies()，则恰将 string 转换为 integers 类型：

  >> pd.get_dummies(['12', '13', '14'])
     12   13   14
  0  1    0    0
  1  0    1    0
  2  0    0    1

  •  

2. sklearn.feature_extraction 下的 DictVectorizer

How can i vectorize list using sklearn DictVectorizer

将字典类型表示的属性，转换为向量类型：

>> measurements = [
     {'city=Dubai': True, 'city=London': True, 'temperature': 33.},
     {'city=London': True, 'city=San Fransisco': True, 'temperature': 12.},
     {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.},
]

>> vec.feature_names
['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']


>> vec.fit_transform(measurements).toarray()
array([[  1.,   1.,   0.,  33.],
       [  0.,   1.,   1.,  12.],
       [  0.,   0.,   1.,  18.]])