机器学习中会遇到一些离散型数据，无法带入模型进行训练，所以要对其进行编码，常用的编码方式有两种：
1、特征不具备大小意义的直接独热编码（one-hot encoding）
2、特征有大小意义的采用映射编码(map encoding)
两种编码在sklearn.preprocessing包里有实现方法
映射编码就是用一个字典指定不同离散型数据对应哪些数字
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'label1'], ['red', 'L', 13.5, 'label2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'label2']]) # color、label不具备大小含义，size具有大小意义 df.columns = ['color', 'size', 'length', 'label'] size_mapping = { 'XL': 3, 'L': 2, 'M': 1} df['size'] = df['size'].map(size_mapping)
one-hot编码有两种形式：
1.one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如图：
上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码：我们的feature_1有两种可能的取值，比如是男/女，这里男用1表示，女用2表示。那么one-hot编码是怎么搞的呢？我们再拿feature_2来说明：
这里feature_2 有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单个特征只有1位处于状态1，其他的都是0。
对于2种状态、三种状态、甚至更多状态都是这样表示，所以我们可以得到这些样本特征的新表示：
one-hot编码将每个状态位都看成一个特征。对于前两个样本我们可以得到它的特征向量分别为
one-hot在提取文本特征上的应用
one hot在特征提取上属于词袋模型（bag of words）。关于如何使用one-hot抽取文本特征向量我们通过以下例子来说明。假设我们的语料库中有三段话：
我爱中国
爸爸妈妈爱我
爸爸妈妈爱中国
我们首先对预料库分离并获取其中所有的词，然后对每个此进行编号：
1 我； 2 爱； 3 爸爸； 4 妈妈；5 中国
然后使用one hot对每段话提取特征向量：
；
；
因此我们得到了最终的特征向量为
我爱中国 -> 1，1，0，0，1
爸爸妈妈爱我 -> 1，1，1，1，0
爸爸妈妈爱中国 -> 0，1，1，1，1
优缺点分析
优点：一是解决了分类器不好处理离散数据的问题，二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用（上面样本特征数从3扩展到了9）
缺点：在文本特征表示上有些缺点就非常突出了。首先，它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序（文本中词的顺序信息也是很重要的）；其次，它假设词与词相互独立（在大多数情况下，词与词是相互影响的）；最后，它得到的特征是离散稀疏的。
one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。举个例子，假设我们以学历为例，我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别，我们使用one-hot对其编码就会得到：
2.dummy encoding，哑变量编码直观的解释就是任意的将一个状态位去除。还是拿上面的例子来说，我们用4个状态位就足够反应上述5个类别的信息，也就是我们仅仅使用前四个状态位 [0,0,0,0] 就可以表达博士了。只是因为对于一个我们研究的样本，他已不是小学生、也不是中学生、也不是大学生、又不是研究生，那么我们就可以默认他是博士，是不是。（额，当然他现实生活也可能上幼儿园，但是我们统计的样本中他并不是，^-^）。所以，我们用哑变量编码可以将上述5类表示成：
dummy encoding在pandas中有get_dummies()方法可以实现