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python - Python Pandas OneHotEncoder 类别

问题描述

我正在阅读有关 Python 中的 One Hot Encoding 的内容，其中有一行我无法解释它的含义。代码如下：

ohe=preprocessing.OneHotEncoder(dtype=np.int,sparse=True,handle_unknown="ignore")
data=ohe.fit_transform(df[["country"]])

问题是当我打印这样的类别值时：

print (ohe.categories_)

它打印[array(['EEUU', 'France', 'Portugal', 'Italy'], dtype=object)]

但是当我这样做时：

print (ohe.categories_[0])

['EEUU', 'France', 'Portugal', 'Italy']

我无法找到 [0] 的作用，它似乎从数组转换为列表，但为什么不使用类似 tolist() 函数的东西呢？

我在网上搜索过，但我找不到关于这个表达式的解释，有什么帮助吗？

谢谢

标签： pythonpandas

解决方案

[array(['EEUU', 'France', 'Portugal', 'Italy'], dtype=object)]是一个包含一个对象的列表。该对象是一个 numpy 数组。当您这样做时ohe.categories_[0]，您将访问此列表的第一项——它恰好是列表中的唯一一项。

ohe.categories_返回一个列表，因为它numpy为输入中的每一列返回一个不同的数组。由于df[["country"]]只有一列，它返回一个只有一个对象的列表。

例如，如果你这样做df[["country", "second_column"]]了，你会得到一个包含两个数组的列表，并说明每个数组的类别。

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