Encoder les colonnes catégorielles
Principes de l’encodage one-hot et par étiquettes
Encoder les colonnes catégorielles est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Why Encoding Matters
Most models only understand numbers, yet your data is full of words like red or blue. Encoding turns those labels into numbers a model can learn from. 🔢
Nominal vs Ordinal
Some categories have order, like small, medium, large. Others, like city names, do not. This order decides which encoding is honest.
Label Encoding
Label encoding assigns each category an integer: red becomes 0, blue becomes 1. Simple, but it invents an order that may not be real.
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
codes = le.fit_transform(df['color'])The Fake-Order Trap
If blue is 1 and green is 2, a model may think green is greater than blue. For nominal data that false ranking can hurt accuracy.
One-Hot Encoding
One-hot encoding makes one new column per category, marked 1 or 0. No fake order, just clean yes-or-no flags.
get_dummies in pandas
The fastest one-hot in pandas is get_dummies. Hand it a column and it expands every category into its own 0/1 column.
dummies = pd.get_dummies(df['color'])Avoid the Dummy Trap
The columns are perfectly correlated, so drop one with drop_first. This keeps linear models stable and avoids redundant information.
pd.get_dummies(df['color'], drop_first=True)OneHotEncoder for Pipelines
For models, prefer scikit-learn's OneHotEncoder. It remembers the categories it learned, so train and test stay perfectly aligned.
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')Encode Order on Purpose
When order is real, map it yourself so small to large becomes 1 to 3. An ordinal mapping keeps the meaning intact.
order = {'small': 1, 'medium': 2, 'large': 3}
df['size_num'] = df['size'].map(order)Beware High Cardinality
One-hot on a column with thousands of values explodes into thousands of columns. For high cardinality, consider grouping rare values first.
Handle Unseen Categories
New data may contain labels your encoder never saw. Plan for this so an unseen category does not crash your prediction step.
Quick Check
Your color column has no natural order. Which encoding avoids inventing a false ranking?
Recap: Encoding
You turned words into numbers: one-hot for unordered categories, ordinal maps for real order, and label encoding only when order does not matter. 🎉
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Encoder les colonnes catégorielles » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Encoder les colonnes catégorielles » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Encoder les colonnes catégorielles » ?
Principes de l’encodage one-hot et par étiquettes Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Encoder les colonnes catégorielles » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Regrouper les nombres en catégories
- Encoder les colonnes catégorielles
- Mettre les nombres à l’échelle et les normaliser
- Créer des variables à partir des dates et du texte