Codificando variáveis categóricas

Há algumas colunas no conjunto de dados de UFOs que precisam ser codificadas antes de serem modeladas com scikit-learn. Você vai fazer essa transformação aqui, usando métodos de codificação binária e one-hot.

Este exercício faz parte do curso

Pré-processamento para Machine Learning em Python

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Instruções do exercício

Usando apply(), escreva uma função lambda condicional que retorne 1 se o valor for "us", caso contrário retorne 0.
Exiba a quantidade de valores .unique() na coluna type.
Usando pd.get_dummies(), crie um conjunto one-hot codificado da coluna type.
Por fim, use pd.concat() para concatenar as variáveis codificadas em type_set ao conjunto de dados ufo.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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