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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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one hot encoding のコードの書き方について

1mzmk

総合スコア42

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2019/05/02 14:45

Spark のdataframeとして、あるcvsファイルを読み込みました。

python

1!pip install wget 2!apt-get install openjdk-8-jdk-headless -qq > /dev/null 3!wget -q https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz 4!tar xf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz 5!pip install -q findspark 6import os 7os.environ["JAVA_HOME"] = "/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64" 8os.environ["SPARK_HOME"] = "/content/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7" 9 10import findspark 11findspark.init() 12from pyspark.sql import SparkSession 13 14import wget 15link_to_data = 'https://github.com/tulip-lab/sit742/raw/master/Assessment/2019/data/bank.csv' 16DataSet = wget.download(link_to_data) 17 18!ls 19 20spark = SparkSession.builder.appName('ml-bank').getOrCreate() 21df = spark.read.csv('bank.csv', header = True, inferSchema = True) 22df.printSchema() 23df.show(5) 24 25df2 = df.select('age', 'job', 'marital', 'education', 'default', 'balance', 'housing', 'loan', 'campaign', 'pdays', 'previous', 'poutcome', 'deposit').show() 26 27

このコードのdf2によって下の表が出力されました。

イメージ説明

この表には”age”、”job”などの13個の項目がありますがこの項目すべてをOne hot encodingしたいと考えているのですが、
その方法がよくわかりません。

どなたか分かる方いらっしゃいましたらよろしくお願いいたします。

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回答1

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投稿2019/05/02 15:48

hayataka2049

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