{"id":2236,"date":"2023-07-23T03:24:57","date_gmt":"2023-07-23T03:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/codificacao-quente-em-python\/"},"modified":"2023-07-23T03:24:57","modified_gmt":"2023-07-23T03:24:57","slug":"codificacao-quente-em-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/codificacao-quente-em-python\/","title":{"rendered":"Como realizar a codifica\u00e7\u00e3o one-hot em python"},"content":{"rendered":"

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A codifica\u00e7\u00e3o one-hot<\/strong> \u00e9 usada para converter vari\u00e1veis categ\u00f3ricas em um formato que pode ser facilmente usado por algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina<\/a> .<\/span><\/p>\n

A ideia b\u00e1sica da codifica\u00e7\u00e3o one-hot \u00e9 criar novas vari\u00e1veis que assumam os valores 0 e 1 para representar os valores categ\u00f3ricos originais.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, a imagem a seguir mostra como far\u00edamos a codifica\u00e7\u00e3o one-hot para converter uma vari\u00e1vel categ\u00f3rica contendo nomes de equipes em novas vari\u00e1veis contendo apenas valores 0 e 1:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O exemplo passo a passo a seguir mostra como realizar a codifica\u00e7\u00e3o one-hot para este conjunto de dados exato em Python.<\/span><\/p>\n

Etapa 1: crie os dados<\/strong><\/span><\/h3>\n

Primeiro, vamos criar o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points\n0 to 25\n1 to 12\n2 B 15\n3 B 14\n4 B 19\n5 B 23\n6 C 25\n7 C 29<\/strong><\/pre>\n
 Etapa 2: execute a codifica\u00e7\u00e3o one-hot<\/strong><\/span><\/h3>\n
 A seguir, vamos importar a fun\u00e7\u00e3o OneHotEncoder()<\/strong> da biblioteca sklearn<\/strong> e us\u00e1-la para realizar codifica\u00e7\u00e3o a quente na vari\u00e1vel ‘team’ no DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> OneHotEncoder\n\n#creating instance of one-hot-encoder\n<\/span>encoder = OneHotEncoder(handle_unknown=' ignore<\/span> ')\n\n#perform one-hot encoding on 'team' column \n<\/span>encoder_df = pd. DataFrame<\/span> ( encoder.fit_transform<\/span> (df[[' team<\/span> ']]). toarray<\/span> ())\n\n#merge one-hot encoded columns back with original DataFrame\n<\/span>final_df = df. join<\/span> (encoder_df)\n\n#view final df\n<\/span>print<\/span> (final_df)\n\n  team points 0 1 2\n0 to 25 1.0 0.0 0.0\n1 to 12 1.0 0.0 0.0\n2 B 15 0.0 1.0 0.0\n3 B 14 0.0 1.0 0.0\n4 B 19 0.0 1.0 0.0\n5 B 23 0.0 1.0 0.0\n6 C 25 0.0 0.0 1.0\n7 C 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Observe que tr\u00eas novas colunas foram adicionadas ao DataFrame, pois a coluna “equipe” original continha tr\u00eas valores exclusivos.<\/span><\/p>\n
 Etapa 3: remover a vari\u00e1vel categ\u00f3rica original<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Finalmente, podemos remover a vari\u00e1vel \u2018team\u2019 original do DataFrame, pois n\u00e3o precisamos mais dela:<\/span><\/p>\n
 #drop 'team' column\n<\/span>final_df. drop<\/span> (' team<\/span> ', axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )\n\n#view final df\n<\/span>print<\/span> (final_df)\n\n   points 0 1 2\n0 25 1.0 0.0 0.0\n1 12 1.0 0.0 0.0\n2 15 0.0 1.0 0.0\n3 14 0.0 1.0 0.0\n4 19 0.0 1.0 0.0\n5 23 0.0 1.0 0.0\n6 25 0.0 0.0 1.0\n7 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Tamb\u00e9m poder\u00edamos renomear as colunas do DataFrame final para torn\u00e1-las mais f\u00e1ceis de ler:<\/span><\/p>\n
 #rename columns\n<\/span>final_df. columns<\/span> = ['points', 'teamA', 'teamB', 'teamC']\n\n#view final df<\/span>\nprint<\/span> (final_df)\n\n   points teamA teamB teamC\n0 25 1.0 0.0 0.0\n1 12 1.0 0.0 0.0\n2 15 0.0 1.0 0.0\n3 14 0.0 1.0 0.0\n4 19 0.0 1.0 0.0\n5 23 0.0 1.0 0.0\n6 25 0.0 0.0 1.0\n7 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 A codifica\u00e7\u00e3o one-hot est\u00e1 conclu\u00edda e agora podemos inserir este DataFrame do pandas em qualquer algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina que desejarmos.<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Como calcular uma m\u00e9dia aparada em Python<\/a>
 Como realizar regress\u00e3o linear em Python<\/a>
 Como realizar regress\u00e3o log\u00edstica em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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