<p><a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html" rel="nofollow noreferrer"><strong>OneHotEncoder</strong></a>将分类整数特征编码为一个热的数字数组。如果sparse=True,则该方法返回稀疏矩阵,否则返回二维数组。
你不能将一个<strong>二维数组</strong>(或稀疏矩阵)转换成一个<strong>熊猫系列</strong>。必须为每个<strong>类别创建Pandas系列(Pandas数据帧中的列)。在</p>
<p>我建议使用<a href="https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.get_dummies.html" rel="nofollow noreferrer">pandas.get_dummies</a>代替:</p>
<pre><code>data = pd.get_dummies(data,prefix=['Profession'], columns = ['Profession'], drop_first=True)
</code></pre>
<p><strong>编辑:</strong></p>
<p>使用Sklearn OneHotEncoder:</p>
^{pr2}$
<p><strong>其他选项:</strong>如果使用<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html" rel="nofollow noreferrer">GridSearch</a>进行超参数调整,建议使用<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.compose.ColumnTransformer.html" rel="nofollow noreferrer">ColumnTransformer</a>和{a5}与{a6}一起使用,或直接使用<a href="https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.compose.make_column_transformer.html" rel="nofollow noreferrer">make_column_transformer</a></p>