dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')

时间: 2023-05-13 08:05:19 浏览: 69
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这是一个 pandas 库中的函数，用于将一个 DataFrame 中的某一列进行 one-hot 编码。其中，'key' 是需要进行编码的列名，'prefix' 是编码后新列名的前缀。具体实现可以参考 pandas 文档。
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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)，...

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这是一个示例，用于展示 pd.get_dummies() 函数的用法。...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。

df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales')进行了什么操作

df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales') 对 pandas 数据框 df 进行独热编码操作，将其中的分类变量转换成数值变量，并且生成了一个新的数据框 df_dummies，新数据框中的列名由原来的分类变量值和指定的前缀...

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具体来说，get_dummies 函数会将 Student 列中的每个不同取值作为一个新的列名（以 prefix 参数指定的前缀作为列名前缀），并将原来的 Student 列中的每个取值转换为对应的 0/1 值，填充到新的列中。...

df = pd.get_dummies(data)

这行代码使用 pandas 库中的 get_dummies() 函数，将数据中的分类变量转换为虚拟变量（dummy variables）。具体来说，它会将每个分类变量的每个可能取值（或称为水平）创建一个新的二元变量（0/1），表示该样本是否...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor titanic = pd.read_csv("D:/新建文件夹/实训/train.csv") ### 使用 RandomForestClassifier 填补缺失的年龄属性 def set_missing_ages(df): # 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中 age_df = df[['Age', 'Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']] # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分 known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].values() # y即目标年龄 y = known_age[:, 0] # X即特征属性值 X = known_age[:, 1:] # fit到RandomForestRegressor之中 rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1) rfr.fit(X, y) # 用得到的模型进行未知年龄结果预测 predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1::]) # 用得到的预测结果填补原缺失数据 df.loc[(df.Age.isnull()), 'Age'] = predictedAges return df titanic = set_missing_ages(titanic) #将Embarked,Sex,Pclass转换成为onehot编码 dummies_Embarked = pd.get_dummies(titanic['Embarked'], prefix= 'Embarked') dummies_Sex = pd.get_dummies(titanic['Sex'], prefix= 'Sex') dummies_Pclass = pd.get_dummies(titanic['Pclass'], prefix= 'Pclass') df = pd.concat([titanic, dummies_Embarked, dummies_Sex, dummies_Pclass], axis=1) df.drop(['Pclass', 'Name', 'Sex', 'Ticket', 'Cabin', 'Embarked'], axis=1, inplace=True) print(df)

known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].values() 这里的 values() 应该改成 values。 values() 是一个 pandas DataFrame 的方法，用来返回数据帧的值的 Numpy 数组形式。但是在这里，我们已经使用了 ....

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写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析：import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

算法描述： 1. 读取训练数据集并删除无用特征 2. 将分类特征转换成独热编码并使用平均值填充缺失值 3. 将数据集分为训练集和测试集 4. 使用决策树分类器训练模型并在测试集上进行预测 5. 使用剪枝决策树分类器训练...

df = pd.get_dummies(df, columns=['genre', 'original_language'])

这行代码使用了 Pandas 库中的 get_dummies() 方法，将 DataFrame 中的 'genre' 和 'original_language' 两列进行独热编码。具体来说，它将每个类别转换为一个新列，列名为原始列名加上对应的类别值，值为 0 或 1 ...

dummies5 = pd.get_dummies(data['睡眠障碍'], prefix='睡眠障碍') data=data.drop('睡眠障碍',axis=1).join(dummies5) data=data.drop('睡眠障碍_无',axis=1)

具体来说，首先使用 get_dummies 函数对“睡眠障碍”这一列进行 one-hot 编码，并指定前缀为“睡眠障碍”；接着使用 drop 函数将原始数据集中的“睡眠障碍”这一列删除，并将 one-hot 编码得到的多个列添加到...

data = df.copy() def perform_one_hot_encoding(df, column_name): # Perform one-hot encoding on the specified column dummies = pd.get_dummies(df[column_name], prefix=column_name) # Drop the original column and append the new dummy columns to the dataframe df = pd.concat([df.drop(column_name, axis=1), dummies], axis=1) return df # Perform one-hot encoding on the gender variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'gender') # Perform one-hot encoding on the smoking history variable data = perform_one_hot_encoding(data, 'smoking_history') # Compute the correlation matrix correlation_matrix = data.corr() #Graph I. plt.figure(figsize=(15, 10)) sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5, fmt='.2f') plt.title("Correlation Matrix Heatmap") plt.show() # Create a heatmap of the correlations with the target column corr = data.corr() target_corr = corr['diabetes'].drop('diabetes') # Sort correlation values in descending order target_corr_sorted = target_corr.sort_values(ascending=False) sns.set(font_scale=0.8) sns.set_style("white") sns.set_palette("PuBuGn_d") sns.heatmap(target_corr_sorted.to_frame(), cmap="coolwarm", annot=True, fmt='.2f') plt.title('Correlation with Diabetes') plt.show()

这段代码主要是对数据进行预处理和可视化，其中包括： 1. 对数据进行复制，以免影响原始数据。 2. 定义一个函数 perform_one_hot_encoding，用于对指定的列进行独热编码，并返回处理后的数据。...

def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols

df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols 函数的参数包括三个： - df：一个数据框，表示要进行独...

x=pd.get_dummies(x)

df = pd.get_dummies(df) print(df) 输出结果如下： color_blue color_green color_red size_L size_M size_S size_XL 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 0 0 1 0 在这个...

features = pd.get_dummies(features)

这段代码使用 Pandas 的 get_dummies() 函数将 features 数据框中的分类变量进行独热编码。独热编码是一种将分类变量转换为数值特征的方法。它会为每个分类变量创建一个新的二进制特征列，其中每个可能的取值都...

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