pd.get_dummies 할때 df를 통으로 넣어야 한다고 하셨는데
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작성한 질문수 3
"train = pd.get_dummies(train) 로 사용해 주세요 train = pd.get_dummies(train[cols]) 를 사용하면 train에 기존에 있던 수치형은 삭제되고 없습니다."라는 무서운 답변을 방금 발견해서 아 맞다 세상에 하고 질문드리는데요
X_traintest_concat = pd.get_dummies(X_traintest_concat, columns=['fuelType'])
같이 하면 fuelType 컬럼만 원핫되고 다른 애들은 남아있는 거 맞죠? ㅠㅠㅠㅠ
답변 2
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네 columns=['fuelType']를 사용하면 전체 데이터가 살아있고 fuelType 컬럼만 인코딩합니다.
pd.get_dummies(train['fuelType'])는 fuelType 외 모든 컬럼이 사라집니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이주희님, 질문에 대해 설명드리겠습니다.
pd.get_dummies() 함수는 기본적으로 데이터 프레임 전체를 대상으로 원핫 인코딩을 수행합니다. 다만, 특정 컬럼만 인코딩하고 싶을 때는 columns 파라미터를 활용하여 원하는 컬럼을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 아래 코드에서는 'fuelType' 컬럼만 원핫 인코딩이 되어 다른 열들은 그대로 유지됩니다:
X_traintest_concat = pd.get_dummies(X_traintest_concat, columns=['fuelType'])
따라서, 이 방식은 원하시는 대로 범주형 컬럼인 'fuelType'만을 인코딩하고, 나머지 수치형 데이터는 영향을 받지 않고 유지됩니다. 주의점은, pd.get_dummies(train[cols])로 사용하는 경우, 지정한 cols에 포함된 컬럼들만을 반환하는 새로운 데이터 프레임이 생성되어 나머지 데이터가 사라질 수 있다는 점입니다.
관련된 내용을 좀 더 깊게 이해하시려면 다음 이미 답변된 질문들을 참고하시면 도움이 될 것입니다:
이 질문들에서는 pd.get_dummies()의 사용법과 관련된 오류 및 주의해야 할 점들을 다루고 있습니다. 이러한 정보를 통해 코드 구현을 개선하시기 바랍니다.
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.
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