分類到二進制-我在做什么錯？

Question

我正在從“成人收入”數據集（<50K和> = 50K）轉換目標列，並且我希望在<50K時為零，在大於或等於50K時為1。

當我運行以下代碼時，它會創建兩列，而我希望在該列中只是將<50K列出的地方替換為1，而將列出> 50K的地方替換為0。

cols_to_transform = [ 'Target' ]
df_with_dummies = pd.get_dummies(columns = cols_to_transform, data=data)

>      Native Country  Target_<=50K  Target_>50K  
>0      United-States             1            0  
>1      United-States             1            0  
>2      United-States             1            0  
>3      United-States             1            0  
>4               Cuba             1            0  

關於我要去哪里的問題以及如何將這種分類映射到僅列為“ Target”的任何想法？

Answer 1

假設您要引用此數據集 ，則可以使用map方法創建該列：

data [“ Target_binary”] = data [“ Target”]。map（lambda x：如果x ==“ >> 50K，則為1，否則為0）

Answer 2

使用字典replace並assign給新列：

dict = {'<=50K':1,'>50K':0}
dfout = df.assign(target_bin=df['target'].replace(dict)

Answer 3

pd.get_dummies應該將列中的每個原始值的唯一列拆分為一列。 您只想將布爾值列轉換為整數零或一

data['Target_binary'] = data.Target.eq('>50K').astype(int)

Answer 4

假設數據框中有兩個分類值“ a”，“ b”：

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame({"Target":pd.Series(np.random.randn(5)*50000), "Value":["a","b","a","a","b"]})
cols_to_transform = ["Values"]
df_with_dummies = pd.get_dummies(columns = cols_to_transform, data=data)

然后，如果要將“ a”編碼為1，將“ b”編碼為0，則將獲得df_with_dummies的以下內容：

         Target  Value_a  Value_b
0   4329.130662        1        0
1 -64012.592710        0        1
2 -21050.741809        1        0
3 -32438.538928        1        0
4  13843.408700        0        1

Value_a列正是您要查找的內容。 或者，您可以執行以下操作：

data["result"] = (data["Value"]=="a").astype(int)