pd get_dummies
时间: 2023-09-26 16:11:06 浏览: 6
pd.get_dummies()是pandas库中的一个函数,用于将分类变量转换为哑变量(dummy variable)。
简单来说,就是将一个包含分类变量的列拆分成多个列,每个列代表一个分类变量,如果该行数据属于该分类变量,就在该列上标记为1,否则为0。
例如,假设有一个包含性别分类变量的数据集,包含男性和女性两种分类。使用pd.get_dummies()函数可以将性别列拆分为两个列,分别代表男性和女性,如果该行数据为男性,则在男性列上标记为1,女性列上标记为0,反之亦然。
示例代码:
```
import pandas as pd
data = {'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)
dummies = pd.get_dummies(df['gender'])
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
```
运行结果:
```
gender female male
0 male 0 1
1 female 1 0
2 male 0 1
3 male 0 1
4 female 1 0
```
可以看到,原来的gender列被拆分成了female和male两列,并且每个列的值表示该行数据是否属于该分类变量。
相关问题
pd.get_dummies
`pd.get_dummies` 是 pandas 库中的一个函数,用于将一个包含分类变量的 DataFrame 或 Series 转换为哑变量矩阵。哑变量矩阵是一种二进制矩阵,用于表示分类变量的取值情况。
例如,假设有一个包含性别和年龄的 DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female'],
'age': [25, 30, 20, 35, 28]
})
```
可以使用 `pd.get_dummies` 将 `gender` 列转换为哑变量矩阵:
```
pd.get_dummies(df['gender'])
```
输出结果为:
```
female male
0 0 1
1 1 0
2 0 1
3 0 1
4 1 0
```
可以看到,`pd.get_dummies` 将 `gender` 列中的每个取值转换为了一个新的列,并用 0/1 表示该行是否属于该取值。这样做的好处是可以将分类变量用于机器学习算法中,因为大多数算法只能处理数值型数据。
pd.get_dummies参数
pd.get_dummies() 是 pandas 库中的一个函数,用于将分类变量转换为哑变量(dummy variable)或指示变量(indicator variable)。
其参数如下:
- data:要进行处理的数据,可以是 Series、DataFrame 或者 ndarray 类型。
- prefix:哑变量列名的前缀,字符串类型。
- prefix_sep:用于连接前缀和原始列名的分隔符,默认为 '_'。
- columns:指定要进行哑变量编码的列,默认为所有列。
- sparse:是否使用稀疏矩阵表示。默认为 False,即不使用稀疏矩阵。
- drop_first:是否删除第一列,即每个分类变量的第一个值所对应的哑变量列。默认为 False,即不删除第一列。
例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})
dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)
```
输出结果为:
```
A_a A_b A_c B_x B_y B_z
0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 0
2 0 0 1 0 0 1
```
这里将 DataFrame 中的两个分类变量 A 和 B 转换为哑变量,列名前缀默认为变量名。