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python - 通过获取假人问题进行的一次热编码

问题描述

我创建了通过 OneHotEncoding 技术对我的特征进行编码的函数：

def One_hot_encoding(columns, final_df):
    for fields in columns:
        dum_df = pd.get_dummies(final_df[fields], columns=fields, prefix="is", drop_first=True)
        final_df = final_df.join(dum_df)
        final_df.drop(columns=fields, inplace=True)
    return final_df

我通过以下代码调用了该函数：

df_final = One_hot_encoding(golden_features_list1, final_df)

我的 gold_features list = list(['Gender', 'Country'])

final_df 是由列组成的数据框 = ['Gender', 'Country', 'SalePrice']

当我试图调用它永远运行的函数时！..我被迫重新启动我的 Jupiter 笔记本服务器。代码有什么问题？

标签： pythonpandasjupyter-notebookone-hot-encodingfeature-engineering

解决方案

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