OneHotEncoding会将数值属性改为nan

我们可以使用sklearn的OneHotEncoder来进行独热编码，其中参数handle_unknown='ignore'可以处理未知属性值并将其编码为全零向量。具体代码如下：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 假设X为包含数值属性的数据集
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False) 
categorical_data = encoder.fit_transform(X.select_dtypes(include=['object']))
# 将编码后的结果与数值属性的列合并
result = pd.concat([X.select_dtypes(exclude=['object']), categorical_data], axis=1)

这样就可以避免OneHotEncoding将数值属性转换成nan的问题。

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