使用 pd.get_dummies 对 “Education'和 'Marital_Status' 做哑变量

可以使用 Pandas 中的 `get_dummies()` 函数对指定的列进行哑变量处理，例如：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对 'Education' 和 'Marital_Status' 列进行哑变量处理
df = pd.get_dummies(df, columns=['Education', 'Marital_Status'])

这样就会将 `Education` 和 `Marital_Status` 列中的每个取值都转换成一个新的列，新的列名字为原始列名字加上取值，列中的值为 0 或 1，代表原始数据中该行是否包含该取值。

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为什么会出现True和False

`pd.get_dummies()` 函数通常用于将一个分类变量转换为多个二元变量，以便进行分析和建模。在转换过程中，函数会将分类变量的每个取值都转换为一个新的二元变量，并将其编码为0或1。

如果原始数据中的分类变量只有两个取值，则 `pd.get_dummies()` 函数会将其转换为一个带有两个列的数据框（或者说是一个矩阵），其中一个列对应于原始变量的第一个取值，另一个列对应于第二个取值。这两个列的名称通常是原始变量的取值本身，或者是在 `get_dummies()` 函数中指定的前缀加上原始变量的取值。

因此，当使用 `pd.get_dummies()` 函数转换一个仅包含两个取值的分类变量时，生成的数据框将只有两列，其中一个列的名称是 `True`，另一个列的名称是 `False`。这两列中的每个元素都是0或1，表示原始变量是否等于相应的取值。