Contar variables categóricas

Hay un par de columnas en el conjunto de datos UFO que hay que codificar antes de poder modelarlas mediante scikit-learn. Harás esa transformación aquí, utilizando los métodos de codificación binaria y one-hot.

Este ejercicio forma parte del curso

Preprocesamiento para machine learning en Python

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Instrucciones de ejercicio

Utilizando apply(), escribe una función condicional lambda que devuelva un 1 si el valor es "us", en caso contrario devuelve 0.
Imprime el número de valores .unique() de la columna type.
Utilizando pd.get_dummies(), crea un conjunto codificado one-hot de la columna type.
Por último, utiliza pd.concat() para concatenar las variables codificadas en type_set con el conjunto de datos ufo.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# 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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