【資料分析】python資料處理-類別欄位轉換基礎操作語法彙整

在進行資料分析時，有時需要將類別欄位轉換為數值欄位，以便進行數值計算和機器學習模型訓練等操作。由於模型是基於數學模型設計的方法，必須要輸入資料將類別欄位轉換為數值欄位模型才能讀得懂。例如，某個欄位的取值為「男」和「女」，可以將其轉換為數值欄位，例如「0」表示男性，「1」表示女性。這樣可以讓機器學習模型更容易理解和處理資料。

方法選擇重點

• Label Encoding 適用於有順序的類別數據且類別數量較少的數據
• One-Hot Encoding 適用於無順序且類別數量較少的數據
• Binary Encoding 適用於無順序且類別數量較多的數據
• Target Encoding 適用於回歸問題，類別變量與目標變量有較強的相關性
• Frequency Encoding 適用於類別數量較多且類別出現的頻率與目標變量相關性較弱的數據

Labelencoding (標籤編碼)

基本概念

Label Encoding 是一種將類別變量轉換為數值變量的技術。具體來說，標籤編碼將每個類別值映射到一個唯一的整數。例如，如果有三個類別值 "red"、"green" 和 "blue"，標籤編碼可能會將它們分別映射為 0、1 和 2。

應用範例

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

data = {'size': ['small', 'medium', 'large', 'medium', 'small']}
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化標籤編碼器
le = LabelEncoder()

# 將 'size' 欄位進行標籤編碼
df['size_encoded'] = le.fit_transform(df['size'])

print(df)

"""
     size  size_encoded
0   small             2
1  medium             1
2   large             0
3  medium             1
4   small             2
"""​

※ Label Encoding 並沒有內建的機制來識別或維持類別的順序。標籤編碼器會按照字母順序（alphabetical order）或數字順序來分配標籤。因此，在處理有序類別數據時，需要確保在編碼之前已經按照正確的順序來指定標籤。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 創建一個範例數據集
data = {'size': ['small', 'medium', 'large', 'medium', 'small']}
df = pd.DataFrame(data)

# 指定有序類別的順序
size_mapping = {'small': 0, 'medium': 1, 'large': 2}

# 使用映射進行編碼
df['size_encoded'] = df['size'].map(size_mapping)

print(df)

"""
     size  size_encoded
0   small             0
1  medium             1
2   large             2
3  medium             1
4   small             0
"""​

優點與缺點

優點

• 簡單易用：實現和理解都非常簡單。
• 對有序類別有效：如果類別值具有自然的順序，標籤編碼能夠很好地表達這一順序。

缺點

• 引入虛假順序關係：對於無序的類別數據，標籤編碼引入的整數表示可能會使模型誤解不同類別之間存在順序關係。
• 對一些模型不友好：某些模型（例如線性回歸）可能會受到這種虛假順序關係的影響。

適用場景

• 有序類別數據：當類別數據有自然順序（例如 "低"、"中"、"高"）時，標籤編碼是很好的選擇。
• 小型數據集：標籤編碼在類別數量較少的情況下非常有效。

One-Hot Encoding (獨熱編碼)

基本概念

One-Hot Encoding 是將分類數據轉換為二進位變量的過程。對於每個類別變量，會創建一個新的二進位變量。每個變量都表示是否存在某個特定的類別。這意味著，對於每一個觀測值，僅有一個二進位變量為1，其餘為0。

應用範例

import pandas as pd

# 創建一個範例數據集
data = {'color': ['red', 'blue', 'green', 'blue', 'red']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.get_dummies() 進行One-Hot Encoding
df_one_hot = pd.get_dummies(df, columns=['color'])

print(df_one_hot)

"""
   color_blue  color_green  color_red
0           0            0          1
1           1            0          0
2           0            1          0
3           1            0          0
4           0            0          1
"""​

import pandas as pd

# 創建範例數據集
data = {
    'color': ['red', 'blue', 'green', 'blue', 'red'],
    'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Berlin', 'Paris']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.get_dummies進行One-Hot Encoding
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['color', 'city'])

print(df_encoded)

"""
   color_blue  color_green  color_red  city_Berlin  city_London  city_New York  city_Paris
0           0            0          1            0            0              1           0
1           1            0          0            0            0              0           1
2           0            1          0            0            1              0           0
3           1            0          0            1            0              0           0
4           0            0          1            0            0              0           1
"""​

優點與缺點

優點：

• 不引入順序關係：One-Hot Encoding 不會引入類別之間的順序，因此非常適合無序類別數據。
• 避免虛假關聯：能夠避免因數值關聯而產生的虛假關聯，適合用於大部分機器學習算法。

缺點：

• 維度爆炸：如果類別數據的類別數量很多，One-Hot Encoding 會導致數據集的維度劇增，這對內存和計算資源有較大需求。
• 非稀疏數據處理困難：部分機器學習算法在處理高維稀疏矩陣時效率較低。

適用場景

• 無序類別數據：適合用於沒有順序關係的類別數據，如顏色、城市等。
• 機器學習算法：在很多機器學習算法中，如決策樹、隨機森林、神經網絡中，One-Hot Encoding 是處理類別數據的常見方法。
• 避免引入虛假關聯：在數據分析和預測中，避免數值關聯導致的錯誤解釋和結果。

Binary Encoding (二值編碼)

基本概念

Binary Encoding 是將類別數據轉換為二進位數據的一種方法。它先將類別轉換為數值，然後再將這些數值轉換為二進位碼。每個類別用二進位碼表示，並將每個二進位碼的位數拆分成不同的列。

應用範例

import pandas as pd
import category_encoders as ce

# 創建範例數據集
data = {
    'product_id': ['A123', 'B234', 'C345', 'A123', 'B234'],
    'customer_id': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 Binary Encoder 進行二進位編碼
encoder = ce.BinaryEncoder(cols=['product_id', 'customer_id'])
df_encoded = encoder.fit_transform(df)

print(df_encoded)


​"""
   product_id_0  product_id_1  product_id_2  customer_id_0  customer_id_1  customer_id_2
0             1             0             0              1              0              0
1             0             1             0              0              1              0
2             1             1             0              1              1              0
3             1             0             0              0              0              1
4             0             1             0              0              1              1
"""​

優點與缺點

優點：

• 減少維度：相比 One-Hot Encoding，Binary Encoding 可以有效地減少高基數類別的特徵維度。
• 保留部分順序信息：適度保留了類別之間的順序信息，有助於某些需要順序信息的模型。

缺點：

• 可解釋性較低：相比 One-Hot Encoding，Binary Encoding 生成的特徵對於人類而言不太直觀和易解釋。
• 引入少量順序信息：對於無序類別數據，引入的順序信息可能在某些情況下不利於模型表現。

適用場景

• 高基數類別數據：適用於類別數量很多的情況，如產品ID、用戶ID等。
• 需要減少維度的情況：適用於在減少維度的同時保留部分數據信息的情況。
• 機器學習算法：適用於大多數機器學習算法，特別是那些對維度敏感但對數值變量有良好支持的算法。
• 在需要保留部分順序信息但又不希望完全轉化為數值變量的情況下。

Target Encoding (目標編碼)

基本概念

Target Encoding 是一種將類別變量轉換為數值變量的方法。其基本思想是用目標變量的平均值（或其他統計量）來替換類別變量的值。這通常是通過計算每個類別的目標變量的平均值來完成的。

應用範例

import pandas as pd
import category_encoders as ce

# 創建一個範例數據集
data = pd.DataFrame({
    'city': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago', 'Los Angeles', 'Chicago', 'New York', 'Chicago'],
    'house_type': ['Apartment', 'House', 'House', 'Apartment', 'House', 'House', 'Apartment', 'Apartment'],
    'price': [500000, 450000, 600000, 350000, 400000, 300000, 700000, 250000]
})

# 使用 Target Encoder 進行目標編碼
encoder = ce.TargetEncoder(cols=['city', 'house_type'])
data_encoded = encoder.fit_transform(data[['city', 'house_type']], data['price'])

# 合併編碼後的數據
data_encoded['price'] = data['price']

print(data_encoded)


"""
            city     house_type   price
0  467885.197669  444799.885093  500000
1  441090.292533  442700.114907  450000
2  467885.197669  442700.114907  600000
3  421545.618144  444799.885093  350000
4  441090.292533  442700.114907  400000
5  421545.618144  442700.114907  300000
6  467885.197669  444799.885093  700000
7  421545.618144  444799.885093  250000
"""​

• city 和 house_type 這兩個類別型欄位被轉換成了數值型欄位，這些數值是根據 price 的平均值計算出來的。
• 這樣做的好處是，可以將類別型資料轉換成數值型資料，以便在機器學習模型中使用。

優點與缺點

優點：

• 捕捉目標信息：它利用了目標變量的信息，能夠提高模型的預測能力。
• 減少維度：相比 One-Hot Encoding，Target Encoding 不會增加數據集的維度，這對於高基數類別變量尤為重要。
• 適用於高基數變量：特別適合於高基數類別變量，避免了稀疏矩陣的問題。

缺點：

• 過擬合風險：由於使用了目標變量的信息，可能導致模型過擬合，尤其是在訓練數據中某些類別出現頻率較低時。
• 數據泄露：需要謹慎處理，避免數據泄露，應該在交叉驗證的過程中進行編碼。

適用場景

• 高基數類別變量：特別適合於類別數量很多的情況，如用戶ID、產品ID等，根據用戶ID或產品ID來預測用戶的行為或產品的受歡迎程度。
• 預測任務：適合於回歸和分類預測任務，能夠利用目標變量的信息提高模型性能。
• 樹模型：在樹模型（如隨機森林、梯度提升樹）中，Target Encoding 通常比 One-Hot Encoding 更有效。
• 在廣告點擊率預測中，根據廣告ID來預測點擊率。
• 在銷售預測中，根據產品類別來預測銷售額。

Frequency Encoding (頻率編碼)

基本概念

Frequency Encoding 是一種將類別型資料轉換為數值型資料的編碼方法。這種方法基於每個類別出現的頻率，即每個類別在資料集中出現的次數。具體來說，頻率編碼會將每個類別替換為該類別在資料集中出現的次數。

應用範例

import pandas as pd

# 創建一個範例數據集
data = pd.DataFrame({
    'user_id': ['user_1', 'user_2', 'user_3', 'user_1', 'user_4', 'user_2', 'user_3', 'user_1'],
    'visit_count': [10, 15, 10, 20, 5, 25, 10, 30]
})

# 計算每個用戶ID出現的頻率
frequency_encoding = data['user_id'].value_counts(normalize=True)

# 將頻率映射回原數據集
data['user_id_freq'] = data['user_id'].map(frequency_encoding)

print(data)

"""
   user_id  visit_count  user_id_freq
0   user_1           10          0.375
1   user_2           15          0.250
2   user_3           10          0.250
3   user_1           20          0.375
4   user_4            5          0.125
5   user_2           25          0.250
6   user_3           10          0.250
7   user_1           30          0.375
"""​

• 在這個範例中，用戶ID被轉換為其在數據集中出現的頻率。這些頻率可以用來分析不同用戶群體的訪問頻率。例如，頻繁訪問網站的用戶可能是忠實用戶，可以針對這些用戶進行特別的營銷活動。
• 機器學習模型：在構建機器學習模型時，可以使用用戶ID的頻率作為特徵，這些頻率可以幫助模型更好地理解用戶行為模式。
• 網站優化：頻率編碼後的數據可以幫助了解哪些用戶群體更活躍，從而幫助網站管理者優化網站內容和結構，提升用戶體驗。

優點與缺點

優點：

• 簡單直觀，易於實現。
• 對於類別數據具有明顯的頻率特徵時，效果不錯。

缺點：

• 當類別分佈不均衡時，可能會引入偏差。
• 不適用於所有情況，特別是類別型資料與目標變量之間沒有明顯關聯時。

適用場景

• 缺少標籤數據：當標籤數據不足時，Frequency Encoding 不依賴於目標變量，可以在僅有特徵數據的情況下使用。
• 初步數據探索：在初步數據探索中，可以快速獲取每個類別的頻率，幫助理解數據分佈情況。
• 簡單模型：在構建簡單模型時，使用 Frequency Encoding 可以降低模型的複雜性，而不需要考慮目標變量的影響。
• 在構建電子商務推薦系統時，可以通過產品類別的頻率來優化推薦策略。頻繁出現的產品類別可能是熱門類別，可以優先推薦給用戶。
• 在客戶細分時，可以通過用戶行為類別的頻率來進行細分。例如，可以根據用戶購買頻率將用戶分為高頻購買者和低頻購買者，從而制定不同的營銷策略。