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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

원핫 인코딩 차이점

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kaggel T2-1 풀이 중 궁금한 사항이 있어 문의 드립니다.

 0   PassengerId  712 non-null    int64  
 1   Pclass       712 non-null    int64  
 2   Name         712 non-null    object 
 3   Sex          712 non-null    object 
 4   Age          575 non-null    float64
 5   SibSp        712 non-null    int64  
 6   Parch        712 non-null    int64  
 7   Ticket       712 non-null    object 
 8   Fare         712 non-null    float64
 9   Cabin        170 non-null    object 
 10  Embarked     711 non-null    object 

작성한 풀이

train = pd.get_dummies(X_train, columns=features)

test = pd.get_dummies(X_test, columns=features)

train.shape, test.shape #((712, 26), (179, 25))

해설지 풀이

features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"]

X = pd.get_dummies(X_train[features])

test = pd.get_dummies(X_test[features])

X.shape, test.shape ##((712, 5), (179, 5))

 

제 풀이는 원핫인코딩처럼 안된 이유가 무엇일까요..?

 

답변 1

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퇴근후딴짓
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pd.get_dummies(X_train, columns=features)과 pd.get_dummies(X_train[features])는 비슷해 보이지만 전혀 다른방식으로 동작됩니다. 전자는 Features에 있는 컬럼을 무조건 원핫인코딩 하고 반환값은 원핫인코딩을 포함한 전체 데이터 프레임을 반환합니다.

후자는 선택한 컬럼 중 오브젝트 자료형만 원핫인코딩합니다. (Sex컬럼만)

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