pd.get_dummies如何逆编码

要将one-hot编码的结果逆编码回原始数据，可以使用`pd.get_dummies`的反函数`pd.get_dummies().idxmax()`。这个函数将每个one-hot编码的向量转换回原始数据中对应的值。具体地说，对于每个one-hot编码的向量，`idxmax()`函数会返回该向量中值为1的位置对应的列名，进而映射回原始数据中的值。

相关问题

pd.get_dummies(

这是一个用于生成哑变量的 pandas 函数。它将给定的数据列进行编码，将其转换为多个二进制列来表示不同的类别值。你可以在函数中传入要编码的数据列作为参数。

例如，假设有一个包含性别信息的数据列，其中包含 "男" 和 "女" 两种类别的值。使用 `pd.get_dummies()` 函数可以将这个列转换为两个二进制列，分别表示男性和女性。

import pandas as pd

data = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
        'Gender': ['男', '女', '男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

dummies = pd.get_dummies(df['Gender'])
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

这样就会得到如下结果：

   ID Gender  女  男
0   1      男  0  1
1   2      女  1  0
2   3      男  0  1
3   4      女  1  0
4   5      男  0  1

以上代码中，`pd.get_dummies(df['Gender'])` 将 'Gender' 列转换为哑变量，并返回一个包含两个新列的 DataFrame。然后，使用 `pd.concat()` 函数将返回的 DataFrame 和原始 DataFrame 进行连接，得到最终结果。

使用pd.get_dummies

`pd.get_dummies()`是pandas库中的一个函数，用于将离散型特征变量转换为计算机可读的特征距离。它将离散特征的每个取值创建为一个新的二进制变量，并将原始特征变量替换为这些新的二进制变量。

该函数的参数如下：
- `data`：要进行独热编码的数据集。
- `prefix`：新创建的二进制变量的前缀。
- `prefix_sep`：前缀与原始特征变量名之间的分隔符。
- `dummy_na`：是否为缺失值创建一个新的二进制变量。
- `columns`：要进行独热编码的特征变量列名。
- `sparse`：是否返回稀疏矩阵。
- `drop_first`：是否删除第一个类别，以避免多重共线性。
- `dtype`：返回的数据类型。

以下是一个使用`pd.get_dummies()`函数的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'red', 'green'],
                     'size': ['XL', 'L', 'M', 'XL']})

encoded_data = pd.get_dummies(data, prefix='dummy', prefix_sep='_')

print(encoded_data)

输出结果如下：

   dummy_blue  dummy_green  dummy_red  dummy_L  dummy_M  dummy_XL
0           0            0          1        0        0         1
           1            0          0        1        0         0
2           0            0          1        0        1         0
3           0            1          0        0        0         1

这个例子中，原始数据集有两个离散特征变量：`color`和`size`。使用`pd.get_dummies()`函数将这两个特征变量进行独热编码后，生成了新的二进制变量，并替换了原始特征变量。