离散特征的编码分为两种情况：

1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码

2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}

使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码

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  1. import pandas as pd  
  2. df = pd.DataFrame([  
  3.             ['green', 'M', 10.1, 'class1'],   
  4.             ['red', 'L', 13.5, 'class2'],   
  5.             ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])  
  6.   
  7. df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']  
  8.   
  9. size_mapping = {  
  10.            'XL': 3,  
  11.            'L': 2,  
  12.            'M': 1}  
  13. df['size'] = df['size'].map(size_mapping)  
  14.   
  15. class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}  
  16. df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)  
说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1}

Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies进行one-hot编码

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  1. pd.get_dummies(df)  
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