有时特征内容并不是数值，而是字符串类型。如果直接将字符串转成一个对应的数值，造成原本的特征具有大小关系。这是需要使用 one-hot-encode编码格式。
两种转化方式：
pandas.get_dummies()：常用方法，功能强大，操作简单；
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()：用法复杂且易报错，较少使用。
pandas.get_dummies(data, columns=["one","two",...], dummy_na=False, ...)
# columns : 需处理的列逐个填写
# dummy_na : 是否将NA作为新的分类
sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()使用时需将列的类型转成str类型。一般类的dtype如果是object，OneHotEncoder时会报错，因为object是混合类型，需将类型转换成str类型。
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作者：scxyz_
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/73719019
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