원핫 인코딩
pd.get_dummies(train, columns = cols)
pd.get_dummies(train[cols])
이 둘의 차이는 단순하게 원핫 인코딩 한것만 보여주는지 전부 다 보여주는지의 차이 같은데요,
아래 걸로 해도 상관 없나요..?답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.
원핫 인코딩을 수행하는 방법에는 두 가지 스타일이 있습니다: pd.get_dummies(train, columns=cols)와 pd.get_dummies(train[cols]). 이 두 방식은 결과적으로 약간 다른 점이 있습니다.
pd.get_dummies(train, columns=cols):- 이 방식은 원래 데이터프레임에서 지정한 컬럼(
cols)에 대해 원핫 인코딩을 수행한 후, 인코딩된 결과를 원래 데이터프레임에 포함하여 반환합니다. 즉, 원핫 인코딩된 컬럼 외에도 다른 컬럼도 포함된 새로운 데이터프레임을 얻습니다.
- 이 방식은 원래 데이터프레임에서 지정한 컬럼(
pd.get_dummies(train[cols]):- 이 방식은
train데이터프레임의cols에 해당하는 컬럼만 선택한 후, 선택된 부분에 대해 원핫 인코딩을 수행합니다. 결과적으로, 원핫 인코딩된 데이터프레임은 선택된 컬럼의 인코딩된 결과만 포함하고, 나머지 컬럼은 제외합니다.
- 이 방식은
즉, 차이는 결과 데이터프레임의 구성에 있습니다. 전체 데이터프레임에 인코딩된 컬럼을 포함하고 싶다면 pd.get_dummies(train, columns=cols)를 사용하는 것이 좋고, 특정 컬럼에 대한 인코딩 결과만 보고 싶다면 pd.get_dummies(train[cols])를 사용할 수 있습니다.
두 방식 모두 사용할 수 있지만, 어디에 사용할 지에 따라 선택하면 됩니다.
아래의 질답에서 유사한 논의가 이루어졌으니 참고해 주시기 바랍니다:
- pd.get_dummies(train[cols])와 (train, columns=cols) 차이가 궁금합니다.
- 원핫인코딩에 관해서 질문이 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.
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