get_dummies() got an unexpected keyword argument 'colums'

时间: 2023-11-20 20:06:19 浏览: 135

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

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Pandas是一个强大的Python数据分析工具库，广泛应用于数据挖掘、数据清洗和数据分析等场合。本文主要介绍如何使用pandas库中的get_dummies函数对数据集中的离散型特征进行one-hot编码。One-hot编码是一种常用的数据预处理方法，将分类变量转换为机器学习模型可以理解的格式。 pandas库提供了DataFrame数据结构，该结构能够方便地对数据进行存储和操作。在进行one-hot编码前，需要区分离散特征取值之间是否有大小的意义。对于没有大小意义的离散特征，例如颜色（红、蓝、绿），通常采用one-hot编码；而对于有大小意义的离散特征，如尺码（小、中、大），则可以使用数值映射方法。一、使用映射方法对有大小意义的离散特征进行编码对于有大小意义的特征，可以直接进行数值映射，例如，对于尺码这一特征，可以将“XL”映射为3，“L”映射为2，“M”映射为1。具体操作如下： ```python size_mapping = { 'XL': 3, 'L': 2, 'M': 1 } df['size'] = df['size'].map(size_mapping) ``` 这里通过map函数将df中的'size'列按照size_mapping字典映射为对应的数值。二、使用映射方法对无大小意义的离散特征进行one-hot编码对于无大小意义的离散特征，如颜色，可以使用pandas的get_dummies函数进行one-hot编码。以下是操作示例： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class1'] ]) df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'classlabel'] ``` 创建一个DataFrame，并指定每列数据对应的列名。接下来，对于分类标签，通常也需要进行编码处理，以避免在后续模型训练过程中引入不合理的大小关系。可以通过枚举集合中的唯一元素，并建立一个映射字典： ```python class_mapping = {label: idx for idx, label in enumerate(set(df['classlabel']))} df['classlabel'] = df['classlabel'].map(class_mapping) ``` 这里使用enumerate函数结合set函数获取唯一标签，并构建一个映射字典，然后使用map函数将classlabel列映射为对应的索引。三、使用pandas的get_dummies函数进行one-hot编码 pandas库中的get_dummies函数能够自动将指定列中的字符串转换为one-hot编码格式： ```python pd.get_dummies(df) ``` 这行代码会遍历df中每一个特征列，并为每个类别值创建一个新列，如果数据集中存在某个类别，则该类别的新列值为1，否则为0。以上就是pandas库中使用get_dummies函数进行one-hot编码的详细方法。在实际操作中，根据特征的类别取值是否具有大小意义来选择合适的编码方法是非常关键的。另外，编码后可能会增加数据的维度，因此在进行大数据量处理时，需要考虑计算机资源的合理分配。希望本文的方法能为读者在数据预处理时提供帮助。

get_dummies()函数是pandas库中的一个函数，用于将分类变量转换为数值变量。它的正确参数名是"columns"，而不是"colums"，因此你可能会遇到这个错误。请检查你的代码，将参数名改为"columns"即可解决问题。如果你需要更多关于get_dummies()函数的信息，可以参考以下文档： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html

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