작업형2 모의고사
원핫인코딩할 때
train = pd.get_dummies(train, columns=cols)가 아닌 train = pd.get_dummies(train)으로만 진행하면 안되나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님.
원핫 인코딩을 할 때에는 pd.get_dummies(train)과 pd.get_dummies(train, columns=cols) 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 이 두 방법은 약간의 차이가 있으므로 선택 시 주의가 필요합니다.
pd.get_dummies(train):- 이 방식은 데이터프레임 내의 모든 범주형(column with categorical data) 변수를 자동으로 감지하여 원핫 인코딩합니다. 범주형 컬럼은 데이터 타입이 object인 경우에 해당합니다. 따라서, 별도로 인코딩할 컬럼을 지정하지 않아도 모든 범주형 컬럼을 변환할 수 있습니다.
- 수치형 컬럼이 함께 존재할 경우, 수치형은 변환되지 않고 그대로 유지됩니다.
- 이 방식은 데이터프레임 내의 모든 범주형(column with categorical data) 변수를 자동으로 감지하여 원핫 인코딩합니다. 범주형 컬럼은 데이터 타입이 object인 경우에 해당합니다. 따라서, 별도로 인코딩할 컬럼을 지정하지 않아도 모든 범주형 컬럼을 변환할 수 있습니다.
pd.get_dummies(train, columns=cols):- 이 방법은
cols리스트로 지정한 특정 컬럼만 선택적으로 원핫 인코딩을 합니다. 따라서, 선택된 컬럼 외의 컬럼은 인코딩되지 않고 그대로 유지됩니다.
- 주로 풀 컨트롤을 원하는 경우 사용하며, 특정 컬럼만을 타겟으로 지정하기 때문에 좀 더 세밀한 데이터 전처리가 가능합니다.
- 이 방법은
결론적으로, 데이터의 구조나 문제 요구사항에 따라 두 방법 중 하나를 선택할 수 있습니다. 모든 범주형 컬럼을 자동으로 인코딩하고 싶다면 첫 번째 방법을, 특정 컬럼만 인코딩하려면 두 번째 방법을 사용하면 됩니다.
유사한 상황에 대한 기존의 질문과 답변을 참고하면 더 큰 도움이 될 수 있습니다:
- 원핫인코딩에 관해서 질문이 있습니다!
- pd.get_dummies(train[cols])와 (train, columns=cols) 차이가 궁금합니다.
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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