เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่

ในชุดข้อมูล UFO มีบางคอลัมน์ที่ต้องเข้ารหัสก่อนนำไปใช้กับ scikit-learn ได้ แบบฝึกหัดนี้จะฝึกการแปลงข้อมูลโดยใช้ทั้งวิธี binary encoding และ one-hot encoding

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การเตรียมข้อมูลสำหรับ Machine Learning ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ apply() เขียน lambda แบบมีเงื่อนไขที่คืนค่า 1 เมื่อค่าเป็น "us" และคืนค่า 0 ในกรณีอื่น
  • แสดงจำนวนค่า .unique() ในคอลัมน์ type
  • ใช้ pd.get_dummies() สร้างชุดข้อมูลแบบ one-hot encoded จากคอลัมน์ type
  • สุดท้าย ใช้ pd.concat() เพื่อรวมตัวแปรที่เข้ารหัสแล้วใน type_set เข้ากับชุดข้อมูล ufo

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด