pd.get_dummies()的用法出现true和false
时间: 2024-06-12 10:10:53 浏览: 35
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。
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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`。