str量化转化为int

    在机器学习中，大多数算法只可处理数值型数据，fit的时候要求输入数组或矩阵，因此对于文字型数据要进行编码处理，即转化为数值型。在sklearn.preprocessing中有OrdinalEncoder /LabelEncoder/OneHotEncoder /get_dummies 可以将离散的类别转换为int。下面具体的操作方式说明。

OrdinalEncoder，LabelEncoder
OrdinalEncoder，与LabelEncoder用法相似，效果是一样的。
OrdinalEncoder：特征专用，能够将分类特征转换为分类数值
LabelEncoder：标签专用，能够将分类转换为分类数值
二者都是将类别转换成新的数组，0到类别数n-1，注意并非0，1

import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler,OneHotEncoder,OrdinalEncoder,LabelEncoderdf=pd.read_table('salary.txt',sep=',')
df.head()
df.columns
df.drop(columns=['final_weight','education_num','capital_gain', 'capital_loss'],axis=1,inplace=True)

首先是ordinalencoder

ordinalencoder=OrdinalEncoder() #DataFrame
df_ordinal=ordinalencoder.fit_transform(df)
df_after_ordinal=DataFrame(df_ordinal,columns=df.columns)
df_after_ordinal.head()

接着是LabelEncoder

labelencoder=LabelEncoder()  #Series
labelencoder.fit_transform(df['salary'])
for col in df.columns:df[col]=labelencoder.fit_transform(df[col])
df.head()

可以看出OrdinalEncoder，与LabelEncoder将分类转化为1~n-1数值，它的缺点便是随机给特征进行排序，会给这个特征增加不存在的顺序关系。但是OneHot方法就避免了对特征排序的缺点。

OneHotEncoder
onehot独热编码将str转化为0，1，避免了特征排序，消除数值大小对代码的影响。

#onehot 独热编码,0,1,消除数值大小对代码的影响
onehot=OneHotEncoder()
edu=df[['education']]
edu_onehot=onehot.fit_transform(edu)
edu_onehotedu_onehot.toarray()[:5]

get_dummies 是pandas中提供的方法，原理与OneHotEncoder基本一致，不再赘述。

OrdinalEncoder、LabelEncoder与OneHotEncoder，get_dummies 区别

OrdinalEncoder、LabelEncoder	OneHotEncoder，get_dummies
不会增加特征维度	增加特征维度
生成0，1，2…n-1	生成0，1
缺点：给特征增加不存在的顺序关系	优点：消除数值大小对代码的影响

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