원핫인코딩 질문

강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요?

#baseline(object컬럼 제거)
cols = train.select_dtypes(include='object').columns
# print(train.shape, test.shape)
# train = train.drop(cols, axis=1)
# test = test.drop(cols,axis=1)
# print(train.shape, test.shape)

# 라벨인코딩
# from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# for col in cols:
#   le = LabelEncoder()
#   train[col] = le.fit_transform(train[col])
#   test[col] = le.transform(test[col])

# train.head()

# onehot 인코딩
pd.get_dummies(train, columns=cols)

마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

gniddup5님의 질문을 보면, pd.get_dummies() 함수를 사용하여 데이터프레임의 특정 object형 컬럼들을 원핫 인코딩하려는 시도를 하셨네요. 여기서 겪고 계신 문제에 대한 가능성 있는 몇 가지 설명을 드리겠습니다.

1. `pd.get_dummies()` 결과가 새로운 데이터프레임을 반환

pd.get_dummies(train, columns=cols)는 원핫 인코딩된 새로운 데이터프레임을 반환합니다. 이 코드를 실행하고 나면 원래의 train 데이터프레임은 변하지 않습니다. 따라서 원핫 인코딩된 결과가 변수에 할당되지 않으면 화면에 표시되지 않을 수 있습니다.

train_encoded = pd.get_dummies(train, columns=cols)

위와 같이 새로운 변수에 할당함으로써 원핫 인코딩된 결과를 확인 및 사용할 수 있습니다.

2. 특정 컬럼이 인코딩되지 않는 이유

만약 특정 컬럼들, 예를 들어 gender가 원핫 인코딩 결과에 포함되지 않는다면, 해당 컬럼에 대한 경로에서의 문제일 수 있습니다. 원인은 레코드의 변동이나 데이터 셋의 경로에서의 문제일 가능성이 있습니다. 또는 그 부분에서 cols 변수에 어떠한 오류가 있을 수 있습니다.

cols 객체의 프린트를 통해 실제 어떤 컬럼들이 인코딩 대상으로 설정되어 있는지를 확인해보세요:
```
print(cols)
```

3. 결과 컬럼 갯수 확인

8101 rows × 39 columns 중에서 인코딩된 컬럼이 표시되지 않는다면, 판다스의 출력 제한 때문일 수 있습니다. pd.set_option('display.max_columns', None)을 사용하여 모든 컬럼을 출력하도록 설정할 수 있습니다.

다른 질문에 대한 유사한 해결방법들

비슷한 고민을 겪고 있는 질문자들이 pd.get_dummies() 활용에 대해 답변을 남기셨습니다. 원핫 인코딩 과정에서 특정 컬럼이 예상대로 변환되지 않는 문제를 해결하기 위해 이 답변들을 참고해 보시는 것을 추천드립니다.

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.

인프런 커뮤니티 질문&답변

1. pd.get_dummies() 결과가 새로운 데이터프레임을 반환

2. 특정 컬럼이 인코딩되지 않는 이유

3. 결과 컬럼 갯수 확인

다른 질문에 대한 유사한 해결방법들

1. `pd.get_dummies()` 결과가 새로운 데이터프레임을 반환