원핫인코딩/라벨인코딩 방법 선택

선생님 안녕하세요, 원핫인코딩과 라벨인코딩 중에서 어떤 것으로 인코딩을 수행할지에 대한 기준이 헷갈려, 질문을 남깁니다.

원핫인코딩 시에, train = pd.get_dummies(train) 과 같이 int/float형 데이터와 모두 합쳐서 인코딩을 진행해도 문제가 없나요??

라벨인코딩처럼 object형 컬럼만 추출해서 원핫인코딩을 진행하려고하니 오류가 발생하여 혹시 어떤 문제가 있는건지 궁금합니다!

# object 컬럼 원핫/라벨인코딩

cols = train.select_dtypes(include='object').columns
# print(cols)
for col in cols:
  train[col] = pd.get_dummies(train[col])
  test[col] = pd.get_dummies(test[col])

위와 같은 코드를 추가하여 실행하였을 때 아래와 같은 오류가 발생합니다.

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ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-38-cba2437473af> in <cell line: 23>() 22 # print(cols) 23 for col in cols: ---> 24 train[col] = pd.get_dummies(train[col]) 25 test[col] = pd.get_dummies(test[col]) 26

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/frame.py in _set_item_frame_value(self, key, value) 4098 len_cols = 1 if is_scalar(cols) else len(cols) 4099 if len_cols != len(value.columns): -> 4100 raise ValueError("Columns must be same length as key") 4101 4102 # align right-hand-side columns if self.columns

ValueError: Columns must be same length as key