Julia DataFrames - 如何进行一次热编码? [英] Julia DataFrames - How to do one-hot encoding?

问题描述

我正在使用 Julia 的 DataFrames.jl 包.在其中，我有一个数据框，其中的列包含字符串列表(例如 [Type A"、Type B"、Type D"]).然后如何执行 one-hot 编码?我无法在 DataFrames.jl 包中找到预构建的函数.

I'm using Julia's DataFrames.jl package. In it, I have a dataframe with a columns containing a list of strings (e.g. ["Type A", "Type B", "Type D"]). How does one then performs a one-hot encoding? I wasn't able to find a pre-built function in the DataFrames.jl package.

这是我想做的一个例子:

Here is an example of what I want to do:

Original Dataframe

col1 | col2 |
102  |[a]   |
103  |[a,b] | 
102  |[c,b] |

After One-hot encoding

col1 | a | b | c |
102  | 1 | 0 | 0 |
103  | 1 | 1 | 0 | 
102  | 0 | 1 | 1 |

推荐答案

使用我们提供的基本功能很容易做到:

It is easy enough to do it with basic functions we provide though:

julia> df = DataFrame(x=rand([1:3;missing], 20))
20×1 DataFrame
│ Row │ x       │
│     │ Int64?  │
├─────┼─────────┤
│ 1   │ 1       │
│ 2   │ 2       │
│ 3   │ missing │
│ 4   │ 1       │
│ 5   │ 3       │
│ 6   │ missing │
│ 7   │ 3       │
│ 8   │ 3       │
│ 9   │ 3       │
│ 10  │ 3       │
│ 11  │ missing │
│ 12  │ 1       │
│ 13  │ 3       │
│ 14  │ 3       │
│ 15  │ 3       │
│ 16  │ 1       │
│ 17  │ missing │
│ 18  │ 1       │
│ 19  │ 1       │
│ 20  │ missing │

julia> ux = unique(df.x); transform(df, @. :x => ByRow(isequal(ux)) .=> Symbol(:x_, ux))
20×5 DataFrame
│ Row │ x       │ x_1  │ x_2  │ x_missing │ x_3  │
│     │ Int64?  │ Bool │ Bool │ Bool      │ Bool │
├─────┼─────────┼──────┼──────┼───────────┼──────┤
│ 1   │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 2   │ 2       │ 0    │ 1    │ 0         │ 0    │
│ 3   │ missing │ 0    │ 0    │ 1         │ 0    │
│ 4   │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 5   │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 6   │ missing │ 0    │ 0    │ 1         │ 0    │
│ 7   │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 8   │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 9   │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 10  │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 11  │ missing │ 0    │ 0    │ 1         │ 0    │
│ 12  │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 13  │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 14  │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 15  │ 3       │ 0    │ 0    │ 0         │ 1    │
│ 16  │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 17  │ missing │ 0    │ 0    │ 1         │ 0    │
│ 18  │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 19  │ 1       │ 1    │ 0    │ 0         │ 0    │
│ 20  │ missing │ 0    │ 0    │ 1         │ 0    │

另一个例子:

julia> df = DataFrame(col1=102:104, col2=[["a"], ["a","b"], ["c","b"]])
3×2 DataFrame
│ Row │ col1  │ col2       │
│     │ Int64 │ Array…     │
├─────┼───────┼────────────┤
│ 1   │ 102   │ ["a"]      │
│ 2   │ 103   │ ["a", "b"] │
│ 3   │ 104   │ ["c", "b"] │

julia> ux = unique(reduce(vcat, df.col2))
3-element Array{String,1}:
 "a"
 "b"
 "c"

julia> transform(df, :col2 .=> [ByRow(v -> x in v) for x in ux] .=> Symbol.(:col2_, ux))
3×5 DataFrame
│ Row │ col1  │ col2       │ col2_a │ col2_b │ col2_c │
│     │ Int64 │ Array…     │ Bool   │ Bool   │ Bool   │
├─────┼───────┼────────────┼────────┼────────┼────────┤
│ 1   │ 102   │ ["a"]      │ 1      │ 0      │ 0      │
│ 2   │ 103   │ ["a", "b"] │ 1      │ 1      │ 0      │
│ 3   │ 104   │ ["c", "b"] │ 0      │ 1      │ 1      │

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