원핫인코딩 질문

pd.get_dummies(train, columns=cols)은

• 데이터프레임 전체가 유지되면서, 지정된 cols에 해당하는 열만 원-핫 인코딩으로 변환

• 예를 들어 a,b,c,d,e 컬럼이 있을 때 columns=[a, b, c] 를 지정하면 a, b, c를 인코딩 하고 a,b,c,d,e전체를 반환합니다.

train = pd.get_dummies(train[cols])은

• 선택된 열들에 대해서만 원-핫 인코딩을 적용합니다. 결과적으로, 반환된 데이터프레임은 cols에 명시된 열들만 원-핫 인코딩된 형태로 구성됩니다. 다른 열들은 포함되지 않습니다.

• 예를 들어 a,b,c,d,e 컬럼이 있을 때 train[[a, b, c]] 를 지정하면 a, b, c를 인코딩 하고 a,b,c만 반환합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

박태준 님의 질문에 대하여 유사한 질문들과 그에 대한 답변들을 검색한 결과 다음과 같은 내용들을 찾을 수 있었습니다.

• pd.get_dummies(data[cols])는 데이터프레임 data의 cols에 해당하는 컬럼들만 선택하여 원핫 인코딩을 적용하는 것이고, 원핫 인코딩된 결과는 cols에 지정된 열만 포함하여 반환합니다. 이 방식은 data의 다른 열들은 반환되지 않습니다.
  
• pd.get_dummies(data, columns=cols)는 데이터프레임 data 전체를 기반으로 하고, columns=cols 인수를 통해 지정된 cols에 해당하는 컬럼들에 한하여 원핫 인코딩을 적용합니다. 이 경우 원본 데이터프레임의 다른 컬럼들도 결과에 포함됩니다.
  

각각의 방법은 다음과 같은 상황에서 사용될 수 있습니다:

1. pd.get_dummies(data[cols]): 오직 원핫 인코딩을 적용하고자 하는 열만 선택해서 인코딩하고 싶을 때 사용합니다. 다른 모든 컬럼은 무시하고 결과 데이터프레임에는 원핫 인코딩된 열들만 포함됩니다.

2. pd.get_dummies(data, columns=cols): 원본 데이터프레임에 있는 다른 열들을 유지하면서 선택된 열에만 원핫 인코딩을 적용하고 싶을 때 사용합니다.

질문하신 내용과 직접적으로 일치하는 답변은 확인되지 않았으나, 비슷한 질문에 대한 답변이 있었습니다:

• pd.get_dummies(train[cols])와 (train, columns=cols) 차이가 궁금합니다.
  
• 원핫인코딩에 관해서 질문이 있습니다!
  
• 원핫인코딩 관련
  
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위의 링크를 통해 참고하시면 보다 자세한 설명을 확인하실 수 있을 것 같습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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