dataframe字符串类型的列做onehot编码，输出的新列名为原列名_值

可以使用 `pandas` 中的 `get_dummies()` 方法来对字符串类型的列进行 One-Hot 编码，并且可以通过 `add_prefix()` 方法给新生成的列加上前缀。

假设需要对列名为 `column_name` 的字符串类型列进行 One-Hot 编码，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对 column_name 列进行 One-Hot 编码
dummies = pd.get_dummies(df['column_name'], prefix='column_name')

# 将新生成的列添加到原 DataFrame 中
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

# 删除原列 column_name
df.drop(columns=['column_name'], inplace=True)

其中，`get_dummies()` 方法会将指定列进行 One-Hot 编码，并返回一个新的 DataFrame。`prefix` 参数指定新生成的列的前缀，这里使用了原列名。`concat()` 方法将新生成的列添加到原 DataFrame 中，`axis=1` 表示添加到列方向。`drop()` 方法删除原列 `column_name`。

注意，如果原列中有 `NaN` 值，需要先将其填充为其他值，否则在进行 One-Hot 编码时会出现错误。

相关问题

dataframe字符串类型的列如何做onehot编码？

可以使用`pandas`库中的`get_dummies`函数对字符串类型的列进行one-hot编码。具体步骤如下：

1. 选择需要进行one-hot编码的列，例如列名为`col`。

df_col = df['col']

2. 使用`get_dummies`函数对列进行one-hot编码。

df_onehot = pd.get_dummies(df_col)

3. 将one-hot编码后的结果与原始数据合并。

df = pd.concat([df, df_onehot], axis=1)

注意，如果需要对多列进行one-hot编码，可以将上述步骤进行循环操作。另外，如果需要对编码后的列命名，可以使用`prefix`参数进行指定。

提取DataFrame中类型为数值类型的数据列的列名

### 回答1：
在 Pandas 中，你可以使用 `DataFrame.select_dtypes` 函数来提取类型为数值类型的数据列。你可以这样做：

numeric_cols = df.select_dtypes(include=['float', 'int']).columns

这样你就可以得到一个包含数值类型数据列名称的列表了。

如果你想提取所有的数值类型，包括布尔型和时间序列，你可以使用 `np.number` 类型：

numeric_cols = df.select_dtypes(include=np.number).columns

这样就能提取出所有的数值类型数据列了。

### 回答2：
要提取DataFrame中类型为数值类型的数据列的列名，可以使用dtypes属性来检查每一列的数据类型，并通过条件筛选出数值类型的列名。

具体步骤如下：
1. 使用dtypes属性获取DataFrame中每一列的数据类型。
2. 使用条件筛选出数值类型的列名。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [1.1, 2.2, 3.3],
                   'C': ['a', 'b', 'c'],
                   'D': [True, False, True]})

# 使用dtypes属性获取每一列的数据类型
column_types = df.dtypes

# 使用条件筛选出数值类型的列名
numeric_columns = column_types[column_types == 'int64'].index.tolist()

print(numeric_columns)

输出结果为：['A']

以上代码中，创建了一个示例DataFrame，其中包含了不同类型的列。通过调用`df.dtypes`获取到每一列的数据类型，并将结果存储在`column_types`中。然后，使用条件筛选出数值类型（这里使用'int64'表示整数类型）的列名，并将结果转换成列表形式存储在`numeric_columns`中。最后，打印出`numeric_columns`的值。根据示例DataFrame，输出结果为['A']，表示'A'列是数值类型的列。