如何在 Pandas DataFrame 的几列中进行 one-hot 编码，以便稍后与 Scikit-Learn 一起使用

假设我有以下数据

import pandas as pd
data = {
    'Reference': [1, 2, 3, 4, 5],
    'Brand': ['Volkswagen', 'Volvo', 'Volvo', 'Audi', 'Volkswagen'],
    'Town': ['Berlin', 'Berlin', 'Stockholm', 'Munich', 'Berlin'],
    'Mileage': [35000, 45000, 121000, 35000, 181000],
    'Year': [2015, 2014, 2012, 2016, 2013]
 }
df = pd.DataFrame(data)

我想对“品牌”和“城镇”两列进行 one-hot 编码，以便训练分类器（例如使用 Scikit-Learn）并预测年份。

一旦分类器经过训练，我将想要预测新传入数据的年份（不在训练中使用），其中我将需要重新应用相同的热编码。例如：

new_data = {
    'Reference': [6, 7],
    'Brand': ['Volvo', 'Audi'],
    'Town': ['Stockholm', 'Munich']
}

在这种情况下，知道需要对多列进行编码，并且需要能够对新的列应用相同的编码，那么对 Pandas DataFrame 上的 2 列进行 one-hot 编码的最佳方法是什么？稍后数据。

这是一个后续问题如何在 SkLearn 中重用 LabelBinarizer 进行输入预测 https://stackoverflow.com/questions/46656327/how-to-re-use-labelbinarizer-for-input-prediction-in-sklearn

考虑以下方法 https://stackoverflow.com/a/31939145/5741205.

Demo:

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from collections import defaultdict

d = defaultdict(LabelBinarizer)

In [7]: cols2bnrz = ['Brand','Town']

In [8]: df[cols2bnrz].apply(lambda x: d[x.name].fit(x))
Out[8]:
Brand    LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1, spars...
Town     LabelBinarizer(neg_label=0, pos_label=1, spars...
dtype: object

In [10]: new = pd.DataFrame({
    ...:     'Reference': [6, 7],
    ...:     'Brand': ['Volvo', 'Audi'],
    ...:     'Town': ['Stockholm', 'Munich']
    ...: })

In [11]: new
Out[11]:
   Brand  Reference       Town
0  Volvo          6  Stockholm
1   Audi          7     Munich

In [12]: pd.DataFrame(d['Brand'].transform(new['Brand']), columns=d['Brand'].classes_)
Out[12]:
   Audi  Volkswagen  Volvo
0     0           0      1
1     1           0      0

In [13]: pd.DataFrame(d['Town'].transform(new['Town']), columns=d['Town'].classes_)
Out[13]:
   Berlin  Munich  Stockholm
0       0       0          1
1       0       1          0