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get_dummies() 함수를 사용하면, 범주형 변수들만 원-핫 인코딩이 진행되고, 기존의 수치형 변수들은 원래대로 유지됩니다.
수치형 열들이 사라지는 것은 get_dummies() 자체의 동작이 아닌, 데이터 결합과 분할 과정에서 발생하는 문제일 가능성이 큽니다.

작성한 코드를 text로 보여주실 수 있을까요? 코드를 올릴때는 "코드블럭"을 사용해 주세요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 임노아님, 원 핫 인코딩 과정에서 발생한 문제에 대해 질문해주셨군요.

원 핫 인코딩이란 범주형 데이터를 바이너리 백터로 변환하는 과정입니다. pandas.get_dummies를 사용하여 이러한 인코딩을 수행할 수 있는데요, 이 과정에서 특정 컬럼만을 대상으로 설정할 수 있습니다. 질문에 언급하신 문제는 get_dummies 함수의 사용법과 관련이 있을 가능성이 큽니다.

우선, pd.get_dummies 함수는 기본적으로 데이터 프레임 전체에 대해 원 핫 인코딩을 수행하지만, 특정 컬럼들만 인코딩하려면 columns 옵션을 이용해 원하는 컬럼을 지정해야 합니다. 만약 all_df = pd.get_dummies(all_df, columns=['주구매상품', '주구매지점'])와 같이 사용하는 경우, 해당 지정한 컬럼들만 원 핫 인코딩이 되고 그 외의 컬럼들은 그대로 유지됩니다.

귀하의 문제는 아마 pd.get_dummies()를 사용할 때 인자로 데이터 프레임의 일부 부분을, 즉 범주형 컬럼들만 넘기고 있어 수치형 컬럼들이 제외된 영향일 수 있습니다. 실제로 데이터를 합쳐서 인코딩된 후에 다시 train과 test로 나누실 때는 반드시 모든 컬럼이 있도록 설정되어야 합니다.

다음은 관련 내용에서 얻을 수 있는 몇 가지 유용한 예시와 자료입니다:

• 기존 질문: 섹션6 모의고사 풀어보기 2 관련
  
• 기존 질문: 원핫 인코딩 차이점
  

위 질문들을 통해 원 핫 인코딩을 할 때 컬럼을 지정하는 방식에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.