Codificação de variáveis categóricas

Há algumas colunas no conjunto de dados UFO que precisam ser codificadas antes de poderem ser modeladas pelo scikit-learn. Você fará essa transformação aqui, usando os métodos de codificação binária e one-hot.

Este exercício faz parte do curso

Pré-processamento para aprendizado de máquina em Python

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Instruções de exercício

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

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo 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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