Python数据分析——类别数据的转换
背景：最近在看《Python机器学习》这本书，想整理成笔记，供自己和小伙伴们学习。
这次的内容是数据预处理中的类别数据的转换。
什么是类别数据
什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。比如说，在一个电影数据集中，电影类型特征列中就有一些类别数据（科幻、爱情、恐怖、乡村等等）。
以下用电影数据集为例说明：
标称特征和有序特征
类别数据特征又可分为标称特征和有序特征。
标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。
有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。
构造电影数据集
我这里用Python的pandas库构造了DataFrame数据框，pandas是非常有用的数据处理工具，各种逆天接口让你爽翻。下面把代码写下：
import pandas as pd
Movies = pd.DataFrame([
['爱情','内地',2,'是'],
['恐怖','欧美',4,'否'],
['动作','日本',3,'否'],
['搞笑','港台',5,'是']
],
columns=['类型','地区','评星','适宜儿童'])
Movies运行后得到结果：
可以看到，该数据集包含3个标称特征（类型、地区、适宜儿童），1个有序特征（评星），1个数值特征（时长）。
类标的编码（重点）
接下来进行到本篇笔记的重点，也就是类表的编码。
可以看到，类型、地区特征里数据都是字符串，虽然方便观看，但是机器学习库（算法运用）要求类标以整数形式进行编码。
这里用到3种方式进行类标编码：
1、字典映射
以‘适宜儿童’这一特征列为例，将‘是’映射为1，将‘否’映射为0。
dic = {'是':1,'否':0}
Movies['适宜儿童'] = Movies['适宜儿童'].map(dic)
Movies执行命令后得到：
假如我们有很多特征值，比如‘类型’特征，电影类型有几十种，总不能挨个写成字典映射，这样太累了。经济的做法是采用枚举方式对每个特征进行编码，因为标称特征无序，所以哪一类被编成哪一个整数不重要。
开始代码：
import numpy as np
dic = {label:idx for idx,label in enumerate(np.unique(Movies['类型']))}
dic输出：dic = {'动作': 0, '恐怖': 1, '搞笑': 2, '爱情': 3}
Movies['类型'] = Movies['类型'].map(dic)
Movies执行命令后得到：
2、使用scikit-learn库进行整数编码
对‘地区’特征列进行编码
先导入scikit-learn库中的LabelEncode类，该类可完美执行整数编码工作。
上代码：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(Movies['地区'])
y输出：y = array([0, 2, 1, 3], dtype=int64)
y是一个numpy数组，四个数字分别对应内地、欧美、日本、港台
Movies['地区'] = y
Movies执行命令后得到：
3、机器学习最中意的：独热编码
前面我们将地区分成四个数字，虽然地区没有顺序大小之分，但如果把数据扔到分类器里，分类器会默认3>2>1>0，这样四个地区便成了有序特征。
这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。
解决该问题的方法是独热编码技术。即创建一个虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。
把‘地区’这1列裂变成4列：
1代表该电影属于该地区，0代表不属于该地区。
这就是独热编码，这样表示有利于分类器的更好运算。
给出代码：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder(categorical_features=[2])
ohe.fit_transform(Movies.values).toarray()输出：
还可以用pandas（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。
