pd.get_dummies()的用法出现true和false

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)。在转换过程中，每个分类变量的每个可能取值都会被转换为一个新的列，该列的值为0或1，表示该样本是否具有该取值。

当使用pd.get_dummies()函数时，如果传入的参数为True或False类型的数据，则会将其视为分类变量进行处理，并将其转换为哑变量。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [True, False, True], 'B': ['a', 'b', 'c']})
dummies = pd.get_dummies(data)
print(dummies)

输出结果为：

       A      B_a  B_b  B_c
0   True     1    0    0
1  False     0    1    0
2   True     0    0    1

其中，列A被视为分类变量，并被转换为哑变量，列B也被视为分类变量，并被转换为哑变量。

相关问题

pd.get_dummies用法

`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），也称为指示变量（indicator variable）。

函数的语法为：

pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

其中，参数含义如下：

- `data`：要进行哑变量转换的 DataFrame 或 Series。
- `prefix`：新列名的前缀。
- `prefix_sep`：新列名前缀与分类名称之间的分隔符。
- `dummy_na`：是否为缺失值创建一个哑变量列。
- `columns`：要进行哑变量转换的列名列表，如果未指定，则将所有分类变量转换为哑变量。
- `sparse`：是否使用稀疏矩阵表示哑变量。
- `drop_first`：是否删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性。
- `dtype`：哑变量的数据类型。

举个例子，如果有如下一个 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'z', 'x'], 'B': ['p', 'q', 'r', 'q']})
print(df)

输出：

   A  B
0  x  p
1  y  q
2  z  r
3  x  q

使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量转换为哑变量：

dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)

输出：

   A_x  A_y  A_z  B_p  B_q  B_r
0    1    0    0    1    0    0
1    0    1    0    0    1    0
2    0    0    1    0    0    1
3    1    0    0    0    1    0

可以看到，`pd.get_dummies()` 将原始的 DataFrame 按照每个分类变量的取值转换为了哑变量。新列名的前缀为分类变量的名称，前缀和分类名称之间的分隔符默认为下划线。如果分类变量取值中存在缺失值，可以通过设置 `dummy_na=True` 创建一个哑变量列来表示缺失值。如果想要对指定列进行哑变量转换，可以通过设置 `columns` 参数来实现。如果想要使用稀疏矩阵表示哑变量，可以将 `sparse=True`。如果想要删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性，可以将 `drop_first=True`。

pd.get_dummies

pd.get_dummies是一个pandas库中的函数，用于将分类变量转换为虚拟变量。引用展示了一个示例，其中data是一个包含"学号"、"性别"和"学历"三个列的数据框。通过调用pd.get_dummies(data)函数，可以将这些分类变量转换为虚拟变量，并生成相应的虚拟变量列。每个分类变量的每个唯一值都会生成一个新的列，并且在原始数据中，如果某个样本所属的类别为该列的唯一值，则在该列中的对应位置为1，否则为0。引用提供了一个类似的示例。如果要关注缺失值（NaN）这类特殊情况，可以设置dummy_na=True参数，以生成一个额外的列来表示缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [特征提取之pd.get_dummies()用法](https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/104105384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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