1.首先造一个测试数据集
#coding:utf-8import numpyimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoderfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.preprocessing import LabelBinarizerfrom sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizerdef t2(): testdata = pd.DataFrame({'pet': ['chinese', 'english', 'english', 'math'], 'age': [6 , 5, 2, 2], 'salary':[7, 5, 2, 5]}) print testdatat2() 这里我们把 pet、age、salary 都看做类别特征，所不同的是 age 和 salary 都是数值型，而 pet 是字符串型。我们的目的很简单: 把他们全都二值化，进行 one-hot 编码
2. 对付数值型类别变量
对 age 进行二值化很简单，直接调用 OneHotEncoder
OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform(testdata.age) # testdata.age 这里与 testdata[['age']]等价
然而运行结果是 array([[ 1., 1., 1., 1.]])，这个结果是错的，从 Warning 信息中得知，原因是 sklearn 的新版本中，OneHotEncoder 的输入必须是 2-D array，而 testdata.age 返回的 Series 本质上是 1-D array，所以要改成
OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform(testdata[['age']])
我们得到了我们想要的：
array([[ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.], [ 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0.]])
可以用同样的方法对 salary 进行 OneHotEncoder, 然后将结果用 numpy.hstack() 把两者拼接起来得到变换后的结果
import numpyresult1 = OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform(testdata[['age']]) result2 = OneHotEncoder(sparse=False).fit_transform(testdata[['salary']]) final_output = numpy.hstack((result1,result2)) print final_output
不过这样的代码略显冗余，既然 OneHotEncoder() 可以接受 2-D array 输入，那我们可以写成这样
result = OneHotEncoder(sparse = False).fit_transform( testdata[['age', 'salary']])
结果为
array([[ 0., 1., 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1., 0., 0., 1.], [ 1., 0., 0., 1., 0., 0.], [ 1., 0., 0., 1., 0., 0.]])
有时候我们除了得到最终编码结果，还想知道结果中哪几列属于 age 的二值化编码，哪几列属于 salary 的，这时候我们可以通过 OneHotEncoder() 自带的 feature_indices_ 来实现这一要求，比如这里 feature_indices_ 的值是[0, 3, 6]，表明 第[0:3]列是age的二值化编码，[3:6]是salary的。更多细节请参考 sklearn 文档，
3. 对付字符串型类别变量
遗憾的是OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码，也就是说OneHotEncoder().fit_transform(testdata[['pet']])这句话会报错(不信你试试)。已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持，所以一般都采用曲线救国的方式：
方法一 先用 LabelEncoder() 转换成连续的数值型变量，再用 OneHotEncoder() 二值化
方法二 直接用 LabelBinarizer() 进行二值化
然而要注意的是，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array，这恰恰跟 OneHotEncoder() 要求输入 2-D array 相左。所以我们使用的时候要格外小心，否则就会出现上面array([[ 1., 1., 1., 1.]])那样的错误
# 方法一: LabelEncoder() + OneHotEncoder() a = LabelEncoder().fit_transform(testdata['pet']) OneHotEncoder( sparse=False ).fit_transform(a.reshape(-1,1)) # 注意: 这里把 a 用 reshape 转换成 2-D array # 方法二: 直接用 LabelBinarizer() LabelBinarizer().fit_transform(testdata['pet'])
这两种方法得到的结果一致，都是
array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]])
正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder().fit_transform(testdata[['pet', 'age']])会报错。