pd.get_dummies()含义
时间: 2024-05-06 08:18:41 浏览: 10
`pd.get_dummies()`是pandas库中的一个函数,用于将分类变量(categorical variable)转换为哑变量(dummy variable)或指示变量(indicator variable)。在机器学习中,有许多算法只能处理数值型数据,不能直接处理分类变量,因此需要将分类变量转换为数值型数据。
例如,假设有一个名为`color`的分类变量,它有三个可能的取值:红色、绿色和蓝色。使用`pd.get_dummies()`函数可以将这个变量转换为三个变量:`color_红色`、`color_绿色`和`color_蓝色`,取值为0或1,其中一个变量的值为1,表示原始变量的取值为该变量的名称。
使用方法如下:
```
dummies_df = pd.get_dummies(df['color'])
```
其中,`df`是包含`color`列的DataFrame对象,`dummies_df`是包含哑变量的DataFrame对象。
相关问题
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%"]
[ .reference_list ]
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`。