将一列转换为特定列数

Posted 2023-04-18

【中文标题】将一列转换为特定列数

【英文标题】：Convert one column to specific number of columns

【发布时间】：2020-01-06 15:55:04

【问题描述】：

我正在尝试根据其值将具有range(0,5) 值的一列数据转换为 6 列。 例如，如果它的值为 0，那么这六个中的第一列变为 1，其他变为 0，依此类推。但是，由于我的目标的形状是 (1034892, 1)，它需要很多时间，甚至有时它会崩溃。这段代码适用于 500000 条数据，但对于这个数量却没有。

有没有办法让这么多的数据成为可能？

def convert_to_num_class(target):
    for i, value in enumerate(target):
        if i ==0:
            y_new =np.array( np.eye(6)[int(value[0])])
        else:
            y_new = np.vstack((y_new, np.eye(6)[int(value[0])]))
    return(y_new)

【问题讨论】：

听起来像是 sklearn 的 One-Hot Encoder 的自制版本。使用内置有许多优化好处

@martineau 是的，这是可能的。非常感谢！

【参考方案1】：

使用熊猫get_dummies：

>>> target = np.random.randint(6, size=(10, 1))  # the original target is of shape (1034892, 1)
>>> target = target.flatten()
array([0, 1, 0, 0, 4, 3, 1, 5, 4, 5])

>>> pd.get_dummies(target).to_numpy()
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1]])

如果您的目标没有您想要的范围内的所有值（如上面的示例，target 没有值 2），则该缺失值将缺少列。一种解决方法如下：

>>> target = pd.Categorical(target, categories=np.arange(6))

>>> pd.get_dummies(target).to_numpy()
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 1]])

即使对于大小为(1034892, 1) 的target，它也非常快。

【讨论】：

这是我在使用时遇到的错误。例外：数据必须是一维的。你有什么想法吗？

@pgol 我已经更新了我的答案。您只需将 target 展平（假设它是一个形状为 (1034892, 1) 的 numpy 数组）。

【参考方案2】：

我也通过使用 keras.utils.np_utils 的 to_categorical 解决了这个问题，这样的数据量只需要一秒钟：

from keras.utils.np_utils import to_categorical
def convert_to_num_class(target):
target = target.astype(np.int)
return(to_categorical(target, len(np.unique(target))))

【参考方案3】：

无需使用pandas 或keras，只需使用元组进行索引：

import numpy as np

categories = 6
N = 10
target = np.random.randint(categories, size=(N,1)) # this should be your data

y = np.zeros((N, categories), dtype=np.uint8)
mask = (np.arange(N), target.flatten())
y[mask] = 1

性能检查：

def one_hot(target, categories=None): 
    target = target.flatten() 
    N = target.size 
    if categories is None:
        categories = target.max() - target.min() + 1 
    y = np.zeros((N, categories), dtype=np.uint8) 
    mask = (np.arange(N), target) 
    y[mask] = 1 
    return y 

N = 1034892
cats = 6
r = np.random.randint(cats, size=(N))

%timeit one_hot(r)
# 9.63 ms ± 187 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

import pandas as pd
%timeit pd.get_dummies(r).to_numpy()
# 18.2 ms ± 183 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

【讨论】：

我做到了，但处理这么多数据仍然需要很长时间。

它在我的机器上基本上是即时的，有 1034892 个值。