Oregin
「間取り」のエンコーディング
「間取り」をＬ、Ｄ、Ｋ、Ｓなどに分解して、エンコーディングする処理を作りました。
ご参考までに掲載させていただきます。
import pandas as pd
path = "./input/train_data.csv"
train = pd.read_csv(path)train['L'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'Ｌ' in str(x) else 0)
train['D'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'Ｄ' in str(x) else 0)
train['K'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'Ｋ' in str(x) else 0)
train['S'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'Ｓ' in str(x) else 0)
train['R'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'Ｒ' in str(x) else 0)
train['Maisonette'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'メゾネット' in str(x) else 0)
train['OpenFloor'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'オープンフロア' in str(x) else 0)
train['Studio'] = train['間取り'].map(lambda x: 1 if 'スタジオ' in str(x) else 0)train[['間取り','L','D','K','S','R','Maisonette','OpenFloor','Studio']].head()| 間取り | L | D | K | S | R | Maisonette | OpenFloor | Studio | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | ２ＬＤＫ | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | １Ｋ | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | １ＬＤＫ | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | １Ｒ | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | NaN | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |