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在处理真实的数据集的时候，我们经常会遇见一个或多个的类别数据的特征。类别数据可以被分为标称特征(nominal feature)和有序特征(ordinal feature)。有序特征指的是类别的值是有序的或者是可以排序的，例如，衣服的尺码S、M、X、XL、XXL...就是属于有序特征。再例如，衣服的颜色，黑色、蓝色、白色、黄色...这些就属于标称特征。

一、有序特征的映射

我们可以将有序特征装换成为整数，整数包含一定的顺序。没有一个合适的方法可以自动将尺寸特征转换成为正确的顺序，所以我们需要手动来指定相应的映射关系。例如，S:1，M:2，X:3，我们可以利用pandas的map方法来实现。

import pandas as pd​if __name__ == "__main__":\#定义衣服尺寸的映射关系size_mapping = {"S":1,"M":2,"X":3,"XL":4}\#定义一个DataFrame数据data = pd.DataFrame([["green","S",100],["blue", "M", 110],["red", "X", 120],["black", "XL", 130]])\#设置列名data.columns = ["color","size","price"]\#对size列的类别数据进行映射data["size"] = data["size"].map(size_mapping)print(data)

二、类标的编码

许多的机器学习算法都要求将类标换成整数值来进行处理。对于类标进行编码与之前对于有序特征的映射有所不同，类标并不要求是有序的，对于特定的字符串类标赋予哪个整数值给它对于我们来说并不重要，所以在对于类标进行编码的时候我们可以使用枚举的方式从0开始设定类标。

import pandas as pdimport numpy as np​if __name__ == "__main__":\# 定义一个DataFrame数据data = pd.DataFrame([["green", "S", 100,"label1"],["blue", "M", 110,"label2"],["red", "X", 120,"label3"],["black", "XL", 130,"label4"]])\# 设置列名data.columns = ["color", "size", "price","label"]\#通过枚举获取类标与整数之间的映射关系label_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(np.unique(data["label"]))}print(label_mapping)\#对label列进行映射data["label"] = data["label"].map(label_mapping)print(data)

通过下面的方法可以将整数类标还原为字符串

inv_label_mapping = {v:k for k,v in label_mapping.items()}data["label"] = data["label"].map(inv_label_mapping)print(data)

还可以通过sklearn的LabelEncoder类来实现类标的编码

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder​if __name__ == "__main__":\# 定义一个DataFrame数据data = pd.DataFrame([["green", "S", 100,"label1"],["blue", "M", 110,"label2"],["red", "X", 120,"label3"],["black", "XL", 130,"label4"]])\# 设置列名data.columns = ["color", "size", "price","label"]class_label = LabelEncoder()data["label"] = class_label.fit_transform(data["label"].values)print(data)​​

通过sklearn的inverse_transform方法可以将整数类标还原为原始的字符串

data["label"] = class_label.inverse_transform(data["label"])print(data)

三、标称特征上的独热编码(one-hot encoding)

我们对上面衣服的颜色特征进行编码，将颜色映射为{"green":0,"blue":1,"red":2,"black":3}。看起来这样映射好像没什么问题，真的没有问题吗？实则不然，我们这样映射实际上给颜色强加了一个大小关系，即black>red>blue>green，实际上颜色是不存在这种关系的，很显然结果肯定也不是最优的。这时，我们可以通过独热编码(one-hot encoding)来解决这一类问题。独热编码是通过创建一个新的虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。例如，颜色一共有四个取值green、blue、red、black，独热编码是通过四位二进制来表示，如果是green就表示为[1,0,0,0]，对应的颜色是[green,blue,red,black]，如果属于哪一种颜色，则取值为1，否则为0。

使用sklearn的OneHotEncoder实现OneHot编码

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder​if __name__ == "__main__":\# 定义一个DataFrame数据data = pd.DataFrame([["green", "S", 100, "label1"],["blue", "M", 110, "label2"],["red", "X", 120, "label3"],["black", "XL", 130, "label4"]])\# 设置列名data.columns = ["color", "size", "price", "label"]X = data[["color", "price"]].values\#通过类标编码将颜色装换成为整数color_label = LabelEncoder()X[:,0] = color_label.fit_transform(X[:,0])\#设置颜色列使用oneHot编码one_hot = OneHotEncoder(categorical_features=[0])print(one_hot.fit_transform(X).toarray())

注意：在使用OneHotEncoder进行OneHot编码的时候，需要先将字符串转换成为整数之后才能进行OneHot编码，不然会报错。

使用pandas来实现oneHot编码

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder​if __name__ == "__main__":\# 定义一个DataFrame数据data = pd.DataFrame([["green", "S", 100, "label1"],["blue", "M", 110, "label2"],["red", "X", 120, "label3"],["black", "XL", 130, "label4"]])\# 设置列名data.columns = ["color", "size", "price", "label"]X = data[["color", "price"]].values\#pandas的get_dummies方法只对字符串列进行转换，其他的列保持不变print(pd.get_dummies(data[["color","price"]]))