get_dummies()后分类变量取值不对

如果你使用 pandas 中的 get_dummies() 函数将分类变量转换为哑变量时出现取值不对的问题，可能是因为分类变量中存在缺失值或者不一致的取值导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1.使用 fillna() 函数将缺失值填充为特定的值，例如 'Unknown'，然后再进行 get_dummies() 转换。

2.使用 drop() 函数删除不一致的取值，例如将取值为 'Unknown' 的行删除，然后再进行 get_dummies() 转换。

3.使用 cat.codes 属性将分类变量转换为数值变量，然后再进行 get_dummies() 转换，例如：

df['category'] = df['category'].astype('category')
df['category'] = df['category'].cat.codes
pd.get_dummies(df['category'])

这些方法可以帮助你解决 get_dummies() 后分类变量取值不对的问题。

相关问题

get_dummies保存

### 回答1：
get_dummies函数是Pandas库中的一个功能强大的方法，可以将分类变量转换为虚拟变量，也被称为one-hot编码。虚拟变量是指将分类变量的每个取值都转换为一个新变量，该变量的取值只有0和1，代表了分类变量是否具有某个取值。

使用get_dummies函数可以将分类变量转换为虚拟变量，这样可以方便地用于机器学习算法的输入数据，因为大多数机器学习算法都要求输入为数值型数据。

使用get_dummies函数可以设置一些参数，例如prefix参数可以指定生成的虚拟变量的前缀字符串，prefix_sep参数可以指定生成的虚拟变量的前缀字符串与原始列名之间的分隔符。

保存get_dummies处理后的数据可以使用Pandas库的to_csv函数将数据保存为CSV文件格式，方便后续的数据分析和使用。也可以使用Pandas库的to_pickle函数将数据保存为二进制格式，以便后续加载和使用。

总之，get_dummies函数的保存可以帮助我们将分类变量转换为虚拟变量，并将处理后的数据保存为常用的文件格式，以方便后续的数据分析和使用。

### 回答2：
get_dummies是一个用于将分类型特征转化为虚拟变量的函数，可以在数据预处理中使用。虚拟变量是一种表示分类变量的方法，它将一个拥有不同类别的特征转化为多个二进制变量，可以更好地应用于机器学习模型。

使用get_dummies函数可以将分类型特征转化为多个哑变量，同时保留原始特征列。这个函数会为每个特征值创建一个新的列，并用1表示该特征值是否存在，用0表示该特征值是否缺失。

保存get_dummies转化后的数据可以有助于后续的分析和建模。保存可以通过将其存储为文件的方式，如保存为CSV文件、Excel文件或其他形式的数据文件。保存后，可以随时读取数据以供之后的使用。

在机器学习任务中，经常需要对特征进行转化和处理，get_dummies函数是一种常用的数据预处理方法之一，它可以帮助我们处理分类型特征，并将其转化为可供机器学习模型使用的数值特征。因此，保存get_dummies转化后的数据，可以简化后续的特征处理步骤，同时也有利于数据的可重复使用和分享。

总之，get_dummies函数用于分类型特征的转化，并将其保存为数据文件可以方便后续的数据分析和机器学习建模。

### 回答3：
"get_dummies" 是一个Python库中的函数，旨在将分类变量转换为数值变量以便进行机器学习或数据分析。在使用get_dummies时，通常需要将处理后的数据进行保存以便后续使用。

保存处理后的数据可以使用多种方式，包括将其保存为CSV文件、Excel文件、数据库等。下面是一个示例代码，展示了如何使用get_dummies函数将分类变量进行处理并将结果保存为CSV文件：

import pandas as pd

# 创建一个包含分类变量的DataFrame
data = pd.DataFrame({'Color': ['Red', 'Blue', 'Green'],
                     'Size': ['Small', 'Medium', 'Large']})

# 使用get_dummies函数进行数据处理
processed_data = pd.get_dummies(data)

# 将处理后的数据保存为CSV文件
processed_data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

在上述示例中，我们首先创建了一个包含两个分类变量的DataFrame。然后，我们使用get_dummies函数将分类变量转换为数值编码的变量。最后，我们使用to_csv函数将处理后的数据保存为CSV文件，其中index=False表示不保存索引列。

通过这种方式，我们可以将处理后的数据保存在本地，并可以在以后的工作中直接加载使用。这对于数据分析、机器学习模型训练等任务非常有用。

get_dummies后为什么是true和false

get_dummies函数将一个分类变量转换为虚拟变量时，通常会将每个类别变量转换为一个或多个虚拟变量。对于二元分类变量（只有两种取值），get_dummies函数会将其转换为一个虚拟变量，并使用True和False来表示两种不同的取值。例如，假设有一个二元分类变量gender，取值为男和女，使用get_dummies函数转换后，会得到一个名为gender的虚拟变量，其中True表示男性，False表示女性。这种表示方法是一种比较常见的方式，也可以根据需要进行自定义。