type_dw_dummy = pd.get_dummies(table_2[['report_id', 'query_reason']])
时间: 2023-04-12 21:01:39 浏览: 58
这是一个 pandas 库中的函数,用于将表格中的某些列转换为虚拟变量。具体来说,它将指定的列中的每个唯一值都转换为一个新的列,并将每行中的相应值设置为 1 或 0。这个函数的输入是一个包含要转换列的表格和列名的列表,输出是一个包含虚拟变量的新表格。
相关问题
all_features = pd.get_dummies(all_features,dummy_na=True)
你好!对于这行代码,它使用了 pandas 库中的 `get_dummies()` 函数对 `all_features` 进行独热编码(One-Hot Encoding)。通过独热编码,将具有多个分类值的特征转换为二进制的特征向量表示,以便机器学习算法更好地处理它们。这里的 `dummy_na=True` 参数表示将缺失值也作为一个独立的分类值进行编码。这样可以确保在数据中存在缺失值时,也能正确地进行编码。
all_features = pd.get_dummies(all_features, dummy_na=True) all_features.shape
这段代码的作用是对对象型特征进行独热编码(One-Hot Encoding),将其转化为数值型特征,以便于后续的建模和预测。其中 pd.get_dummies() 函数可以将对象型特征转化为数值型特征,并将每个特征的每个取值转化为一个新的二元特征,这些新的特征取值为 0 或 1,代表原特征是否具有该取值。参数 dummy_na=True 表示会将缺失值(NaN)也当作一种特殊取值进行编码。最后,该段代码返回处理后的特征集合 all_features,并输出其形状(行数和列数)。