pd get_dummies

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(data['等级']) data.join(pd.get_dummies(data['等级']))

这段代码的作用是将 DataFrame 数据中的 '等级' 列进行 one-hot 编码，并将编码结果添加到原 DataFrame 中作为新的列。其中，pd.get_dummies() 函数用于进行 one-hot 编码，data['等级'] 表示要进行编码的 DataFrame 列，data.join() 函数用于将编码结果添加到原 DataFrame 中。

data['sex'] = pd.get_dummies(data['sex'])['female']data['who'] = pd.get_dummies(data['who'])['man']这两行代码什么意思

这两行代码是针对 Pandas DataFrame 中的两列进行操作的。

第一行代码将 DataFrame 中的 'sex' 列转换为 one-hot 编码的形式，并且将 'female' 对应的值设为 1，其余的值设为 0。具体地，使用了 Pandas 提供的 get_dummies 函数，该函数会将指定的列进行 one-hot 编码，并且返回一个包含编码结果的 DataFrame。然后，通过使用 ['female'] 对编码结果进行了筛选，只保留了与 'female' 对应的那一列。最后，将结果重新赋值给原来的 'sex' 列。

第二行代码将 DataFrame 中的 'who' 列进行了类似的操作。不过，这里的编码方式是将 'man' 对应的值设为 1，其余的值设为 0。