인프런 커뮤니티 질문&답변

train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)

이렇게 진행해 보시겠어요? 자동으로 object컬럼만 선택해서 인코딩하고 전체 데이터를 반환해 줍니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김호범님.

원핫 인코딩을 진행하던 중 “ValueError: Boolean array expected for the condition, not object” 오류가 발생하고 계신 것 같은데요, 이 오류는 주로 pd.get_dummies() 함수가 object형 타입의 컬럼이 아닌 다른 타입의 컬럼을 만나게 될 때 발생할 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다:

1. cols 확인하기

pd.get_dummies() 함수의 columns 파라미터에 지정된 cols 리스트가 object형 데이터로만 구성되었는지 확인해야 합니다. cols 리스트에 숫자형이나 다른 타입의 데이터가 포함되어 있으면 오류가 발생할 수 있습니다. 아래 코드를 통해 object형 컬럼만 선택되어 있는지 확인해 보세요:

cols = train.select_dtypes(include='object').columns

2. cols 리스트에서 특정 컬럼 제외

간혹 object형으로 인식되지만 실제로는 인코딩에 적합하지 않은 컬럼이 있을 수 있습니다. 필요한 컬럼만 남기거나 오류의 원인을 찾기 위해 한 번에 하나씩 원핫 인코딩을 수행하는 것도 방법입니다.

3. 데이터의 특이값 확인

cols에 포함된 컬럼 중 비정상적인 값이 있는지를 검사하는 것이 좋습니다. 예를 들어, NULL 또는 NaN 값이 문제가 될 수 있습니다. 이를 대비해 데이터 전처리 단계에서 이러한 특이값을 제거 또는 변환합니다.

아래와 같은 유사한 고민이 있었던 사례들이 있어, 추가적으로 참고하시면 좋을 것 같습니다:

• 원핫인코딩/라벨인코딩 방법 선택 - 원핫인코딩과 관련된 인코딩 방법들에 대한 설명과 예제 코드가 포함되어 있습니다.
  
• 원핫인코딩 질문 - 컬럼 인코딩이 예상대로 되지 않을 때의 해결책에 대해 논의합니다.
  

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.