Codifica delle variabili categoriche

Nel dataset sugli UFO ci sono un paio di colonne che vanno codificate prima di poterle usare in scikit-learn. Farai qui questa trasformazione, usando sia la codifica binaria sia la one-hot encoding.

Questo esercizio fa parte del corso

Preprocessing per il Machine Learning in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Usando apply(), scrivi una funzione lambda condizionale che restituisca 1 se il valore è "us", altrimenti restituisca 0.
Stampa il numero di valori .unique() nella colonna type.
Usando pd.get_dummies(), crea un set one-hot encoded della colonna type.
Infine, usa pd.concat() per concatenare le variabili codificate type_set al dataset ufo.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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