Kodierung kategorialer Variablen

Es gibt ein paar Spalten im UFO-Datensatz, die kodiert werden müssen, bevor sie mit scikit-learn modelliert werden können. Du nimmst diese Transformation hier vor und nutzt dabei sowohl binäre Kodierung als auch One-Hot-Encoding.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Vorverarbeitung für Machine Learning in Python

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Anleitung zur Übung

Schreibe mit apply() eine bedingte lambda-Funktion, die 1 zurückgibt, wenn der Wert "us" ist, sonst 0.
Gib die Anzahl der .unique()-Werte in der Spalte type aus.
Erzeuge mit pd.get_dummies() ein One-Hot-encodetes Set der Spalte type.
Verwende abschließend pd.concat(), um die kodierten Variablen type_set an den Datensatz ufo anzuhängen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Use pandas to encode us values as 1 and others as 0
ufo["country_enc"] = ufo["country"].____

# Print the number of unique type values
print(len(____.unique()))

# Create a one-hot encoded set of the type values
type_set = ____

# Concatenate this set back to the ufo DataFrame
ufo = pd.concat([____, ____], axis=1)

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