Python数据分析：分类型数据处理揭秘！

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2023-04-09 15:04:35

掌握分类型数据的处理技巧，踏上数据分析大师之路！

在数据分析的广阔天地中，分类型数据就像一块块散落的拼图，阻碍着我们对数据深入洞察。但是，掌握分类型数据的处理技巧，如同找到了开启这块拼图的钥匙，可以让我们轻松应对数据分析中的各种挑战，迈入数据分析大师行列。

什么是分类型数据？

分类型数据，又称分类数据，是指具有离散值的类型，例如颜色、性别、职业等。与连续型数据不同，分类型数据中的值没有明确的顺序或间隔，比如“蓝色”和“红色”之间无法进行数学运算。

分类型数据的两大类：Nominal和Ordinal

分类型数据主要分为两大类：

Nominal（标称型）数据： 本身没有顺序，例如性别、颜色等。这些数据只是简单地将对象归类，没有内在的等级或顺序。
Ordinal（序数型）数据： 具有顺序，但间隔不均等，例如评分、等级等。这些数据表示对象之间存在一定顺序，但顺序之间的间隔可能不一致。

处理分类型数据的三个常用方法：One-Hot Encoding、Label Encoding和Label Binarization

在构建模型时，分类型数据需要进行相应的转换，以便模型能够正确理解和处理。以下是三种常用的分类型数据处理方法：

One-Hot Encoding（独热编码）： 将每个类别单独编码为0或1，适合于Nominal数据。该方法会为每个类别创建一个新的二进制特征，表示该对象是否属于该类别。
Label Encoding（标签编码）： 将每个类别编码为一个整数，适合于Ordinal数据。该方法会将类别按照顺序分配一个整数，表示该对象在类别中的排名。
Label Binarization（标签二值化）： 将每个类别编码为一个0/1向量，适合于Nominal数据。该方法与One-Hot Encoding类似，但它会将每个类别编码为一个向量，其中只有该类别的元素为1，其余为0。

Python代码示例

为了更深入地理解分类型数据的处理方法，我们来看一些Python代码示例：

# One-Hot Encoding
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue'], 'size': ['small', 'medium', 'large']})
df_one_hot = pd.get_dummies(df)
print(df_one_hot)

# Label Encoding
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df['color_encoded'] = le.fit_transform(df['color'])
print(df)

# Label Binarization
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
lb = LabelBinarizer()
df['color_binarized'] = lb.fit_transform(df['color'])
print(df)