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원핫인코딩 시 표출 오류 및 컬럼수 불일치
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아래와 같이, 수업에서 나온 코드 동일하게 작성했습니다.
# 원핫 인코딩
n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기
display(c_train.head())
c_train=pd.get_dummies(c_train[cols])
c_test=pd.get_dummies(c_test[cols])
display(c_train.head())
그러나 원핫 인코딩에서 강의처럼 코드 표출이 안 됩니다.
-> true , false로 표출됩니다.
또한, 컬럼 수도 99개로 1개 모자랍니다.
무엇이 오류일까요..?
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코랩 내 판다스 버전업으로 변경되었습니다.
True는 숫자 1, False는 숫자 0과 동일한 의미이므로 신경쓰지 않아도 됩니다.
연산 결과도 같습니다. True + True + False = 2
참고로 시험환경에서는 영상과 같이 1, 0 이 나타납니다.
그리고 컬럼수가 맞지 않는다는건 비교해 주실 수 있을까요?
c_train.shape
c_test.shape
가 같은지 확인 부탁드려요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
uhroo lee 님의 질문에 대해 비슷한 사례를 바탕으로 답변 드리겠습니다.
원핫인코딩 결과가 True/False로 나오는 이유
원핫 인코딩 작업에서 컬럼 값이 True/False로 나오고 있는 이유는 데이터 저장 및 출력 방식이 변했기 때문으로 보입니다. Pandas의 get_dummies 함수 사용 시, 데이터 유형에 따라 ‘1⁄0’ 대신 ‘True/False’로 표현되는 경우가 있을 수 있습니다. 이는 Python 환경의 특정 버전의 차이에 의한 것입니다.
하지만 이 둘은 같은 의미로 ‘True’는 ‘1’, ‘False’는 ‘0’으로 이해하시면 됩니다. 그러므로 데이터 분석 작업을 진행하는 데에 큰 문제가 발생하지 않습니다.
비슷한 질문에 대한 참고 게시물로 다음을 확인하시기 바랍니다:
- 원 핫 인코딩에서 ValueError 발생 사례
- 원핫인코딩 출력값 True, False
컬럼 수 불일치 문제
컬럼 수가 다르게 나오는 문제는 데이터셋의 상태나 처리 과정에서 다른 부분이 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 두 데이터셋에서 특정 컬럼의 값 차이로 인해 만들어지는 원핫 컬럼이 달라질 수 있습니다. 이를 확인하기 위해 데이터셋 자체를 잘 살펴보시는 것이 좋습니다.
대조할 항목:
- 데이터셋의 기본 상태: 원핫 인코딩 전에 cols에 지정된 컬럼들이 두 데이터셋(c_train, c_test)에서 동일하게 존재하는지 확인하세요.
- 결측값 및 중복 값: 특정 범주형 컬럼에 빠진 값이나 새로운 값이 있는지 확인해서 컬럼 수에 영향을 미칠 수 있는 요소를 제거하거나 수정하세요.
위의 두 문제점에 대해, 데이터를 처리하기 전에 어떤 요소들이 컬럼 수에 영향을 미치는지 알고 스크립트를 조정하는 것이 필요합니다. 강의와의 출력 차이를 직접적으로 해결하기 위해 강의 자료와 자신의 코드 및 데이터셋을 꼼꼼히 비교하여 문제를 찾아보는 것을 추천드립니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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