pd.get_dummies用法

`pd.get_dummies()` 是 Pandas 库中的一个函数，用于将分类变量转换为哑变量（dummy variable），也称为指示变量（indicator variable）。

函数的语法为：

pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

其中，参数含义如下：

- `data`：要进行哑变量转换的 DataFrame 或 Series。
- `prefix`：新列名的前缀。
- `prefix_sep`：新列名前缀与分类名称之间的分隔符。
- `dummy_na`：是否为缺失值创建一个哑变量列。
- `columns`：要进行哑变量转换的列名列表，如果未指定，则将所有分类变量转换为哑变量。
- `sparse`：是否使用稀疏矩阵表示哑变量。
- `drop_first`：是否删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性。
- `dtype`：哑变量的数据类型。

举个例子，如果有如下一个 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'z', 'x'], 'B': ['p', 'q', 'r', 'q']})
print(df)

输出：

   A  B
0  x  p
1  y  q
2  z  r
3  x  q

使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量转换为哑变量：

dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)

输出：

   A_x  A_y  A_z  B_p  B_q  B_r
0    1    0    0    1    0    0
1    0    1    0    0    1    0
2    0    0    1    0    0    1
3    1    0    0    0    1    0

可以看到，`pd.get_dummies()` 将原始的 DataFrame 按照每个分类变量的取值转换为了哑变量。新列名的前缀为分类变量的名称，前缀和分类名称之间的分隔符默认为下划线。如果分类变量取值中存在缺失值，可以通过设置 `dummy_na=True` 创建一个哑变量列来表示缺失值。如果想要对指定列进行哑变量转换，可以通过设置 `columns` 参数来实现。如果想要使用稀疏矩阵表示哑变量，可以将 `sparse=True`。如果想要删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性，可以将 `drop_first=True`。