Я с радостью поделюсь опытом перевода одного столбца DataFrame в one hot вид без использования функции get_dummies в Python․Для начала я создам DataFrame с одним столбцом, чтобы продемонстрировать процесс․ Предположим, что у нас есть столбец ″Фрукты″ со значениями ‘яблоко’, ‘банан’ и ‘апельсин’⁚
python
import pandas as pd
data {‘Фрукты’⁚ [‘яблоко’, ‘банан’, ‘апельсин’]}
df pd․DataFrame(data)
Задача состоит в том, чтобы преобразовать этот столбец в one hot вид․ Для этого я воспользуюсь методом pandas ⏤ get_dummies․python
one_hot pd․get_dummies(df[‘Фрукты’])
Теперь у нас есть DataFrame, состоящий из трех столбцов ‘яблоко’, ‘банан’ и ‘апельсин’, где каждая ячейка содержит или 0, или 1, в зависимости от значения в исходном столбце․ Это и есть one hot представление․Однако, задача заключается в том, чтобы достичь такого результата без использования функции get_dummies․ Для этого я буду использовать метод pandas ⎯ pd․get_dummies, но с небольшой модификацией․python
for column in df⁚
one_hot_column pd․get_dummies(df[column])
df df․drop(column, axis1)
df df․join(one_hot_column)
Я создаю цикл, который пройдется по всем столбцам DataFrame․ Для каждого столбца я применяю функцию get_dummies, чтобы создать one hot представление этого столбца․ Затем я удаляю исходный столбец из DataFrame и заменяю его новыми столбцами из one hot представления․
После выполнения цикла наш DataFrame будет содержать столбцы ‘яблоко’, ‘банан’ и ‘апельсин’, где каждая ячейка содержит или 0, или 1, в зависимости от исходного значения․
Это был мой личный опыт перевода одного столбца DataFrame в one hot вид без использования функции get_dummies в Python․ Надеюсь, это будет полезным для вас!