面对无法投入模型训练的object类型数据在头疼，快来使用我的丝滑小连招

面对无法投入模型训练的object类型数据在头疼，快来使用我的丝滑小连招

 前言

丝滑小连招

tip1- get_dummies完美one-hot（str->int）

tip2 - rename_dims解决重名问题！

 tip3 - insert且drop！​​​​​​​

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 前言

        我们先来看一个DataFrame的数据结构，我们可以看到他是由以下几个属性组成的：

● ‘marital’ —— 婚姻状态（类别：结婚、离异、单身）

● ‘‘educatiom——受教育等级（类别：未知、初等、中等、高等）

● ‘‘housing’——有没有房贷（类别：有，无）

● ‘loan’——有没有个人贷款（类别：有，无）

● ‘ ‘y’——有没有同意签署定期存款（类别：有，无）

接下来我将打印他们的信息：

 从Dtype这一栏可以看到他们全部都是object类型，这其实就是说着几个属性下的值都是str字符串类型的。

众所周知，但我们训练模型的时候，我们是不能将字符串类型的数据喂入模型fit的，但遇到数据是字符串类型的情况又不可避免，这个时候我就要介绍我百般摸索下总结出的一套连招啦：get_dummies + rename_dims + drop + insert。这套连招为什么神奇呢？请君往下看：

丝滑小连招

tip1- get_dummies完美one-hot（str->int）

        这个get_dummies有什么用呢？他在我们的丝滑小连招之下又扮演者什么样的角色呢？让我们来揭开他的面纱吧！

以表敬意，我们以education这个属性为例子，毕竟教育教育，教育最重要嘛，先输入以下一行代码：

In [unknow]:

pd.get_dummies(df['education'])

 Out [unkonw]:

 是不是超级神奇，还记得这个属性原来的数据嘛。

没错，如您所想：本来只有一列的属性因为她的值有4个所有分成了4列！然后，例如序号为0 的这个数据的值是teritary， 那么在名为teritary的这一列和序号为0的这一行填上数字1！其余为数字0！这样就实现了one-hot编码，且可以投入模型进行fit训练拟合。

tip2 - rename_dims解决重名问题！

但我们会发现一个问题，很大的问题：

例如这样的数据，都是yes,no那么岂不是重名啦？那我们该怎么办呢？简单！只需要dim_name+'_'+dim_value就ok啦！举个栗子：housing的yes变为housing_yes，而loan的yes变为loan_yes，这不就妥妥搞定嘛！用代码这样子做：

Input [unkonw2]

# Step1、得到one-hot编码后的数据（dataframe类型）
        new_dim = pd.get_dummies(df[key])
        # Step2、使用rename函数重命名
        new_columns = list(new_dim.columns)
        rename_columns = {}
        for col in new_columns:
            rename_columns[col] = key + '_' + col
        new_dim.rename(columns=rename_columns, inplace=True)

Output [unkow2]

 tip3 - insert且drop！

我们可以看到事情已经发展到这一步了，已经没什么可说的了！

我们只需要抛弃掉旧情郎，迎接新美男就好了！

这样做：

 # Step3、merge new dim to DataSet and drop the old dim
        df = df.drop(columns=key)
        for dim in new_dim:
            df[dim] = new_dim[dim].tolist()

但实际上其实并没有这么简单 ，比如有一个很大的问题就是，大多数时候我们的数据是这样的：

没错，数据类型混杂，所以我们不可能简单的遍历整个DataFrame因为非object类型的属性数据是不用one-hot的，那么我们怎么办呢？其实都不用担心我已经全部解决了：DataFrame有一个函数select_dtypes里面有一个include参数可以选择只要数据类型为object的属性，我们使用它，并且使用columns的函数就可以获取所有object类型的属性名了，然后只遍历这些个属性名，再进行丝滑小连招那么我们就打工搞成了！

 最后，我把所有的步骤和这个意外情况的解决办法全部写入一个函数，大家只需要简单的传入一个DataFrame类型的数据，他将帮你自动完成数据的处理，最后还给你一个理想中的数据！ 

def one_hot_and_merge_objectDim(df):
    # 只处理object类型的数据
    object_type_dims = list(df.select_dtypes(include='object').columns)
    print(object_type_dims)
    for key in object_type_dims:
        print(key + ' is done.')
        # Step1、get new dim(DataFrame)
        new_dim = pd.get_dummies(df[key])
        # Step2、rename new dim 
        new_columns = list(new_dim.columns)
        rename_columns = {}
        for col in new_columns:
            rename_columns[col] = key + '_' + col
        new_dim.rename(columns=rename_columns, inplace=True)
        # Step3、merge new dim to DataSet and drop the old dim
        df = df.drop(columns=key)
        for dim in new_dim:
            df[dim] = new_dim[dim].tolist()
        print(df.columns)
    return df

完毕，是不是超级轻松呢？