請問python是有nan就不會被考慮嗎，還是哪些情況下nan不會被考慮?以及類別資料的轉換方式
Ｑ2.檔案Day_006_column_data_type In [6]: 的結果顯示 3 columns were label encoded.但如果回到Out [4] :可以看到 EMERGENCYSTATE_MODE的type也是object且也<=2但沒有被In [6]: 轉換，請問原因為何
專家回答：=> 你可以把 EMERGENCYSTATE_MODE 的資料印出來看看，我猜是他其中有 NaN 導致沒有被考慮到
！！這次問題：我有印出來了，確實有nan，請問python是有nan就不會被考慮嗎，還是哪些情況下nan不會被考慮
Ｑ3.檔案Day_006_column_data_type In [7]: 中被轉換的欄位有哪些？如果前面Label encoding已經轉換過那In [7]這個cell再執行時還會被轉換成one hot encoding 嗎？
專家回答：=> 你是指這一段程式碼嗎？
```
app_train = pd.get_dummies(app_train)
app_test = pd.get_dummies(app_test)
```
pd.get_dummies 只會針對類別型的資料（也就是沒有 label 過的資料）作轉換，這個部分下次建議可以自己印出來觀察，印象會比較深刻：）
！！這次問題：檔案Day_006_column_data_type In [7]: 中，是在做One Hot encoding，請問因為In [6]:已經做過Label encoding的欄位In [7]還會再做One Hot encoding的轉換嗎？另外我知道可以把app_train被轉換前後都print出來一個一個欄位去比對，請問有沒有更快的方式知道被轉換的欄位有哪些
回答列表
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2020/04/05 上午 04:30張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：0
嗨，AC
Ｑ2. 這次問題：我有印出來了，確實有nan，請問python是有nan就不會被考慮嗎，還是哪些情況下nan不會被考慮
=> 這邊不太一定欸，每個用法都不一樣。我會建議就跑跑看，再去觀察就好（不用硬背）。
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2020/04/05 上午 04:32張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：2
嗨，AC
Ｑ2. 這次問題：檔案Day_006_column_data_type In [7]: 中，是在做One Hot encoding，請問因為In [6]:已經做過Label encoding的欄位In [7]還會再做One Hot encoding的轉換嗎？另外我知道可以把app_train被轉換前後都print出來一個一個欄位去比對，請問有沒有更快的方式知道被轉換的欄位有哪些
=> 這樣好像有點本末導致，正確流程應該是這樣：
1. 先選出所有的類別欄位
2. 將有順序的類別欄位挑選出來做 Label encoding
3. 剩下沒有順序的類別欄位做 One Hot encoding
所以不是 數值跟被挑出的有順序的類別欄位，就是會被拿去做One Hot encoding 的欄位。
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2020/04/05 上午 04:35張維元 (WeiYuan)贊同數：1不贊同數：0留言數：2
嗨，AC
最後提一點，我不知道像這樣的發問方法（延續另一篇回復再延伸）的方式好不好。我會建議可能還是消化之後當成一個新的問題做討論比較好，或是就直接延續在前一篇即可。不然對一個新同學來說，他看到這一篇，可能還要再回去前一篇看，這樣對於討論可能不是太好的體驗。
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2020/04/10 上午 00:09張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
嗨，AC
我不太明白你這裡的「那關於有沒有更快的方式知道被轉換的欄位有哪些這個問題ㄋㄜ」具體想問什麼？針對我前面的回覆，我們應該是「我們必須要決定欄位要做轉換，才會真的實作轉換」，那你這邊是想要從轉換玩的結果反堆哪些欄位被轉換嗎？這樣好像有點反過來。
最簡單最快的方法，可以將轉換後的欄位扣掉轉換前的欄位，就會等於被轉換的欄位。
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