將熊貓數據幀的字符串列轉換爲0 1個向量

Question

LabelEncoder和OneHotEncoder對numpy數組非常有用，它將字符串轉換爲基於向量的0,1。

我的問題是，是否有一個整潔的API將一列熊貓數據幀轉換爲0, 1向量？我展示了我的代碼和熊貓數據幀的原始內容123.csv，假設我想以二進制0, 1爲列c_a，c_b,c_c，這3列中的每一列都是獨立的，我想以二進制0, 1爲單獨獨立。

代碼，

import pandas as pd 
sample=pd.read_csv('123.csv', sep=',',header=None) 
print sample.dtypes 

123.csv內容，

c_a,c_b,c_c,c_d 
hello,python,pandas,1.2 
hi,c++,vector,1.2 

標籤編碼器和用於numpy的OneHotEncoder例子，

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 

S = np.array(['b','a','c']) 
le = LabelEncoder() 
S = le.fit_transform(S) 
print(S) 
ohe = OneHotEncoder() 
one_hot = ohe.fit_transform(S.reshape(-1,1)).toarray() 
print(one_hot) 
which results in: 

[1 0 2] 

[[ 0. 1. 0.] 
[ 1. 0. 0.] 
[ 0. 0. 1.]] 

編輯1，試圖get_dummies，並且它似乎結果是0.0和1.0（似乎float），有沒有辦法直接轉換爲整數？

0_c_a 0_hello 0_hi 0_ho 1_c++ 1_c_b 1_java 1_python 2_c_c 2_numpy \ 
0 1.0  0.0 0.0 0.0 0.0 1.0  0.0  0.0 1.0  0.0 
1 0.0  1.0 0.0 0.0 0.0 0.0  0.0  1.0 0.0  0.0 
2 0.0  0.0 1.0 0.0 0.0 0.0  1.0  0.0 0.0  0.0 
3 0.0  0.0 0.0 1.0 1.0 0.0  0.0  0.0 0.0  1.0 

Answer 1

您是在查找get_dummies？

s = pd.Series(["a", "b", "a", "c"]) 
pd.get_dummies(s) 

如果你想ints：

pd.get_dummies(s).astype(np.uint8) 

參考：

Pandas get_dummies to output dtype integer/bool instead of float