One-hotエンコーディング

カテゴリデータを数値に変換
例：性別（男女）を1,0に変換

# One-hotエンコーディング

# One-hotエンコーディング（OneHotEncoder） 
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
 
# sparse: false =numpyのデータとして結果を取得
ohe = OneHotEncoder(sparse=False)

# 「Suppliers」の列を変換
encoded = ohe.fit_transform(df[['Suppliers']].values)
encoded

# * ラベル変換後の列名を取得
label = ohe.get_feature_names(['Suppliers'])
label

# dfのコピー
df2 = df.copy()

# もともとの「Suppliers」の列を削除
df2 = df2.drop('Suppliers', axis=1)
 
#新たにOne-Hotエンコーディングで得られた列を追加（エンコードした列は転置して追加）
#元データでのSupplierは8つあるので0~7まで追加。
df2[label[0]] = encoded.T[0]
df2[label[1]] = encoded.T[1]
df2[label[2]] = encoded.T[2]
df2[label[3]] = encoded.T[3]
df2[label[4]] = encoded.T[4]
df2[label[5]] = encoded.T[5]
df2[label[6]] = encoded.T[6]
df2[label[7]] = encoded.T[7]
 
df2.head()