Как преобразовать определенный столбец в Процент с знаком% [дубликат]

Во-первых, самый простой способ для одного горячего кодирования: использовать Sklearn.

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

Во-вторых, я не думаю, что использование pandas для одного горячего кодирования является простым (неподтвержденным, хотя)

Создание фиктивных переменных в pandas для python

Наконец, нужно ли вам для одного горячего кодирования? Одна горячая кодировка экспоненциально увеличивает количество функций, значительно увеличивая время выполнения любого классификатора или всего, что вы собираетесь запускать. Особенно, когда каждая категориальная функция имеет много уровней. Вместо этого вы можете делать фиктивное кодирование.

Использование фиктивного кодирования обычно работает хорошо, значительно меньше времени выполнения и сложности. Однажды мудрый профессор сказал мне: «Меньше больше».

Вот код для моей пользовательской функции кодирования, если вы хотите.

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

#Auto encodes any dataframe column of type category or object.
def dummyEncode(df):
        columnsToEncode = list(df.select_dtypes(include=['category','object']))
        le = LabelEncoder()
        for feature in columnsToEncode:
            try:
                df[feature] = le.fit_transform(df[feature])
            except:
                print('Error encoding '+feature)
        return df

EDIT: сравнение будет более четким:

Однострунная кодировка: convert n уровни до n-1 столбцов.

Index  Animal         Index  cat  mouse
  1     dog             1     0     0
  2     cat       -->   2     1     0
  3    mouse            3     0     1

Вы можете увидеть, как это взорвёт вашу память, если у вас много разных типов (или уровней) в вашей категориальной функции. Имейте в виду, что это всего лишь один столбец.

Dummy Coding:

Index  Animal         Index  Animal
  1     dog             1      0   
  2     cat       -->   2      1 
  3    mouse            3      2

Вместо этого преобразуйте в числовые представления. Значительно экономит пространство для объектов за счет некоторой точности.