python - OneHotEncoder，TypeError:__init __()得到了意外的关键字参数'drop'

在sklearn 0.20.3文档中，https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html初始化具有参数drop，但是当我使用相同的参数时会引发类型错误。

我没有找到任何使用“ drop”关键字的示例，我看到的大多数示例都是使用旧版本的sklearn。在某些情况下，他们使用了ColumnTransfer（即使那是旧版本的OnehotEncoder，因为它会发出未来警告）

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X = LabelEncoder()
X[:, 0] = labelencoder_X.fit_transform(X[:, 0])

onehotencoder = OneHotEncoder(categories = [0],handle_unknown='ignore',drop=[0])

预期结果：应该能够编译以上代码。
实际结果：TypeError（init（）获得了意外的关键字参数“ drop”）

最佳答案

试试这个：

onehotencoder = OneHotEncoder(categories = [0],handle_unknown='ignore',drop[0])

来自文档的可能解释：
无：保留所有功能（默认）。
“第一”：在每个功能中删除第一类。如果仅存在一个类别，则该功能将被完全删除。
array：drop [i]是要素X [:, i]中应删除的类别。

尝试这个：
我有一个可以为您完成工作的功能：

# Own implementation of One Hot Encoding - Data Transformation
def convert_to_binary(df, column_to_convert):
    categories = list(df[column_to_convert].drop_duplicates())

    for category in categories:
        cat_name = str(category).replace(" ", "_").replace("(", "").replace(")", "").replace("/", "_").replace("-", "").lower()
        col_name = column_to_convert[:5] + '_' + cat_name[:10]
        df[col_name] = 0
        df.loc[(df[column_to_convert] == category), col_name] = 1

    return df

# One Hot Encoding
print("One Hot Encoding categorical data...")
columns_to_convert = [col1,col2]#Enter your column names here that you want to one hot encode.

for column in df_all.columns:              #columns_to_convert
    if df_all.column.dtype == 'category':
        df_all = convert_to_binary(df=df_all, column_to_convert=column)
        df_all.drop(column, axis=1, inplace=True)
print("One Hot Encoding categorical data...completed")

确保在columns_to_convert中输入列列表（如果不希望转换所有类别变量）

关于python - OneHotEncoder，TypeError:__init __()得到了意外的关键字参数'drop'，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/56106217/