У меня есть десять фреймов данных уровня событий из десяти разных хоккейных сезонов, каждый из которых имеет пару столбцов, которые я хотел бы закодировать в одном горячем виде с целью обучения модели на исторических данных для прогнозирования данных этого года. Моя текущая проблема заключается в том, что столбцы, которые необходимо закодировать, не содержат все возможные значения в каждом кадре данных. В качестве примера были добавлены некоторые команды расширения, поэтому в кадрах данных предыдущих лет не было этих команд и, следовательно, не было закодированного столбца.
Первое, что я попробовал, — это объединить все десять фреймов данных и выполнить таким образом одно горячее кодирование, но мой фрейм данных стал слишком большим, и ядро моего ноутбука Jupyter продолжало умирать. Итак, теперь я решил попытаться подойти к каждому фрейму данных отдельно, но это создает для меня проблему, которую я объяснил выше, и мне было трудно найти решение. Вот пример того, что я ищу. Я бы хотел, чтобы Таблица 1 и Таблица 2 были одним горячим кодированием следующим образом.
Таблица 1
Таблица 2
Таблица 1. Горячее кодирование.
Таблица 2. Горячее кодирование.
По сути, вопрос в том, как мне получить столбец «C» в таблице 1 и столбец «A» в таблице 2, поскольку этих значений в этих таблицах не существует.
🤔 А знаете ли вы, что...
Синтаксис Python известен своей простотой и читаемостью.
Вам необходимо убедиться, что у вас есть коллекция всех уникальных команд в обоих DataFrames, и работать оттуда. Тогда вы можете либо…
A. проведите pandas.get_dummies по столбцу 'team', затем .reindex пропущенные команды в результат
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'team': ['a', 'b'], 'year': [1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'team': ['b', 'c'], 'year': [2, 2]})
teams = np.union1d(df1['team'].unique(), df2['team'].unique())
df1_encoded = pd.get_dummies(df1['team']).reindex(columns=teams, fill_value=False).astype(int)
df2_encoded = pd.get_dummies(df2['team']).reindex(columns=teams, fill_value=False).astype(int)
print(df1.join(df1_encoded))
# team year a b c
# 0 a 1 1 0 0
# 1 b 1 0 1 0
print(df2.join(df2_encoded))
# team year a b c
# 0 b 2 0 1 0
# 1 c 2 0 0 1
Б. преобразуйте столбцы команд в категориальные, pandas.get_dummies предоставит правильные результаты.
import numpy as np
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'team': ['a', 'b'], 'year': [1, 1]})
df2 = pd.DataFrame({'team': ['b', 'c'], 'year': [2, 2]})
# Convert each Team column to a Categorical that share the same categories
TeamsDtype = pd.CategoricalDtype(
np.union1d(df1['team'].unique(), df2['team'].unique())
)
df1['team'] = df1['team'].astype(TeamsDtype)
df2['team'] = df2['team'].astype(TeamsDtype)
# `get_dummies` *works* now with no extra contortion
df1_encoded = pd.get_dummies(df1['team']).astype(int)
df2_encoded = pd.get_dummies(df2['team']).astype(int)
print(df1.join(df1_encoded))
# team year a b c
# 0 a 1 1 0 0
# 1 b 1 0 1 0
print(df2.join(df2_encoded))
# team year a b c
# 0 b 2 0 1 0
# 1 c 2 0 0 1
Я рекомендую последний, категоричный подход, если вы собираетесь придерживаться колонки 'team'.
в исходной форме, поскольку категориальная кодировка ускорит любую операцию сравнения и уменьшит объем памяти, занимаемой вашими данными.