Q&A
前提・実現したい
機械学習のデータ加工について質問です。
初歩的な質問ですいません！
大学の課題で何か１つ論文を実装することになりました。そこで↓の論文を実装しようと思っています。
ネットワークトラフィック変動のRNNによる予測
http://ogl.is.ocha.ac.jp/Publications/paper2017/deim2018_haruka.pdf
この論文では特徴量を18種使っているのですが、ipアドレスなどを特徴量とする場合、文字列なのでデータ加工の段階で数値に変えてあげる必要があると考えています。
この場合、ダミー変数を使い登場する文字列１つ１つを適当な数値に変えれば良いのですか？
また、一括してダミー変数に変更できるコードがあれば教えていただきたいです。
例えば下のデータだとしたら、列名指定でstateを指定して、NY＝1,Nan=2,CA=3...順番に適当なダミー変数に変換できるような方法はないですか
python
1print(df) 2# name age state point 3# 0 Alice 24.0 NY 64.0 4# 1 NaN NaN NaN NaN 5# 2 Charlie 18.0 CA 70.0 6# 3 Dave 68.0 TX 70.0 7# 4 Ellen 24.0 CA 88.0 8# 5 Frank 30.0 NY 57.0
試したこと
python
1u = df['A'].unique()
ユニークな要素を抽出後一つ一つ数値に変えている
回答1件
0
pandas.factorize — pandas documentation
python
1>>> codes, uniques = pd.factorize(['b', 'b', 'a', 'c', 'b']) 2 3>>> codes 4array([0, 0, 1, 2, 0]...) 5 6>>> uniques 7array(['b', 'a', 'c'], dtype=object)
投稿2020/11/30 00:35
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