在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征。当我们讨论分类型数据时，我们不区分其取值是否有序。比如T恤尺寸是有序的，因为XL>L>M。而T恤颜色是无序的。在讲解处理分类数据的技巧之前，我们先创建一个新的DataFrame对象：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
data = {'color':['green','red','blue'],
'size':['M','L','XL'],
'price':['10.1','13.5','15.3'],
'classlabel':['class1','class2','class1']}
df = DataFrame(data)df
上面创建的数据集含有无序特征(color)，有序特征(size)和数值型特征(price)。最后一列存储的是类别。在本书中类别信息都是无序的。
对类别进行编码
许多机器学习库要求类别是整型数值。虽然sklearn中大部分Estimator都能自动将类别转为整型，我还是建议大家手动将类别进行转换。对类别进行编码，和上一节中转化序列特征很相似。但不同的是类别是无序的，所以我们可以从0开始赋整数值。sklearn中提供了LabelEncoder类来实现类别的转换：from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
class_le = LabelEncoder()
y = class_le.fit_transform(df['classlabel'].values)yfit_transform方法是fit和transform两个方法的合并。我们还可以调用inverse_transform方法得到原始的字符串类型值：
class_le.inverse_transform(y)对离散特征进行独热编码
由于sklearn中Estimator把类型信息看做无序的，我们使用LabelEncoder来进行类别的转换。而对于无序的离散特征，我们也可以使用LabelEncoder来进行转换,需要特别注意的是，颜色这一特征值不含顺序，因此，因此用LabelEncoder进行转化的结果不是我们想要的。那么如何处理无序离散特征呢？常用的做法是独热编码(one-hot encoding)。独热编码会为每个离散值创建一个哑特征(dummy feature)。什么是哑特征呢？举例来说，对于‘颜色’这一特征中的‘蓝色’，我们将其编码为[蓝色=1，绿色=0，红色=0]，同理，对于‘绿色’，我们将其编码为[蓝色=0，绿色=1，红色=0]，特点就是向量只有一个1，其余均为0，故称之为one-hot。
在sklearn中，可以调用OneHotEncoder来实现独热编码（需要注意用OneHotEncoder前需要用LabelEncoder把字符串都转化为整型）：
X = df[['color','size','price']].values
color_le = LabelEncoder()
X[:, 0] = color_le.fit_transform(X[:, 0])
X[:, 1] = color_le.fit_transform(X[:, 1])
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder(categorical_features=[0])
ohe.fit_transform(X).toarray()
在初始化OneHotEncoder时，通过categorical_features参数设置要进行独热编码的列。还要注意的是OneHotEncoder的transform方法默认返回稀疏矩阵，所以我们调用toarray()方法将稀疏矩阵转为一般矩阵。我们还可以在初始化OneHotEncoder时通过参数sparse=False来设置返回一般矩阵。
除了使用sklearn中的OneHotEncoder类得到哑特征，我推荐大家使用pandas中的get_dummies方法来创建哑特征，get_dummies默认会对DataFrame中所有字符串类型的列进行独热编码：
a = ['price', 'color', 'size']pd.get_dummies(df[a])
