df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)}) pd.get_dummies(df['key']) pd.get_dummies(df['key'], prefix='key') df_with_dummies = df[['data1']].join(dummies) df_with_dummies 错误显示NameError: name 'dummies' is not defined

抱歉，我的回答中有误。这是因为dummies这个变量在之前的代码中没有被定义。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})

# 对key列进行one-hot编码
dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')

# 将编码结果与原始数据框进行连接
df_with_dummies = df[['data1']].join(dummies)

# 输出结果
print(df_with_dummies)

这段代码将创建一个数据框(df)，包含两列'key'和'data1'。然后，我们对'key'列进行one-hot编码，将结果存储在一个名为'dummies'的变量中。最后，我们将'data1'列与'dummies'进行连接(join)，将结果存储在一个名为'df_with_dummies'的变量中，并打印输出。

相关问题

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)}) df pd.get_dummies(df['key']) pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')

这是一个示例，用于展示 pd.get_dummies() 函数的用法。首先我们创建了一个 DataFrame，其中包含了一个叫做 key 的分类变量和一个叫做 data1 的数值变量。接下来，我们使用 pd.get_dummies() 函数将 key 变量转换成虚拟变量。如果不指定 prefix 参数，该函数会自动将新生成的特征列命名为原始变量值。因此，pd.get_dummies(df['key']) 会生成三列新的特征：a、b、c。如果某一行的 key 值是 a，则 a 列为 1，其余两列为 0。

如果指定了 prefix 参数，函数会在新生成的列名前面加上该前缀。因此，pd.get_dummies(df['key'], prefix='key') 会生成三列新的特征：key_a、key_b、key_c。如果某一行的 key 值是 a，则 key_a 列为 1，其余两列为 0。

运行这段代码报错“ AttributeError: 'UIntSparseIntVect' object has no attribute 'ToBitString'”，该如何解决？ smiles = data['SMILES'] fps = [] for smi in smiles: mol = Chem.MolFromSmiles(smi) fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2) fps.append(fp.ToBitString()) fps_array = np.array(fps.GetNonzeroElements().values(), dtype=np.float32) fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])

这个错误是由于您尝试在`UIntSparseIntVect`对象上使用了不存在的`ToBitString`属性。`ToBitString`方法只能用于二进制的位向量，而不是使用`GetMorganFingerprint`函数生成的默认稀疏向量。

为了解决这个问题，您可以直接将稀疏向量的非零元素转换为浮点数，并将其存储在一个数组中。然后，您可以将数组转换为DataFrame并进行后续处理。

以下是更新后的代码示例：

import numpy as np

smiles = data['SMILES']
fps = []

for smi in smiles:
    mol = Chem.MolFromSmiles(smi)
    fp = AllChem.GetMorganFingerprint(mol, 2)
    fps.append(fp.GetNonzeroElements())

fps_array = np.zeros((len(fps), max(max(fp.keys()) for fp in fps) + 1), dtype=np.float32)

for i, fp in enumerate(fps):
    for key, value in fp.items():
        fps_array[i][key] = value

fps_df = pd.DataFrame(fps_array, columns=[f'Fingerprint_{i+1}' for i in range(fps_array.shape[1])])

在这里，我使用了`GetNonzeroElements`方法获取稀疏向量的非零元素，并将其存储在一个列表中。然后，我创建了一个全零数组`fps_array`，并将每个非零元素的值放入相应的位置。最后，我将数组转换为DataFrame，并为每一列命名。

请注意，这里假设您已经导入了必要的库（如`numpy`）并正确安装了RDKit。