如何为关联规则分析使用一个热编码数据帧（先验）

Posted 2023-03-23

【中文标题】如何为关联规则分析使用一个热编码数据帧（先验）

【英文标题】：How to One Hot Encode Dataframe for Association Rule Analysis (apriori)

【发布时间】：2020-06-13 04:05:36

【问题描述】：

我得到了一个模仿购物清单的数据框：

import pandas as pd

data = 'Produce':  ['Brocolli', 'Spinach','Spinach','Lettuce','Brocolli','Lettuce','Lettuce',],
        'Dairy': ['Milk', '','Milk','Cheese','Milk','Yogurt','Yogurt',],
        'Beverage': ['', '','Orange Juice','Soda','Soda','Orange juice','',],
        'Fruit': ['Brocolli', 'Spinach','Spinach','Lettuce','Brocolli','Lettuce','Lettuce',],
        'Poultry': ['Chicken Tender', 'Chicken Breasts','Chicken Tender','Chicken Thigh','Chicken Breasts','','Chicken Breasts',],
        'Deli': ['Turkey Breasts', 'Ham','Ham','','','Turkey Breasts','',],
       

df = pd.DataFrame (data, columns = ['Produce','Dairy','Beverage','Fruit','Deli'])

df

如何执行 one-hot-encoding 来转换此数据帧，以便我可以先验地对其运行（据我所知，基本上所有独特的值都作为列标签和值替换为布尔值）？

【参考方案1】：

你可以试试：

pd.get_dummies(df)