pd.get_dummies(data_store)这句什么意思

这句代码是通过 pandas 库中的 get_dummies 函数将数据集中的分类变量转换为虚拟变量（dummy variables）。具体来说，它会将数据集中的每个分类变量（如性别、地区、职业等）转换为多个二元变量，其中每个二元变量表示该分类变量是否具有某个特定取值。这种转换可以帮助算法更好地处理分类变量，从而提高模型的预测能力。

相关问题

pd.get_dummies(data['等级']) data.join(pd.get_dummies(data['等级']))

这段代码的作用是将 DataFrame 数据中的 '等级' 列进行 one-hot 编码，并将编码结果添加到原 DataFrame 中作为新的列。其中，pd.get_dummies() 函数用于进行 one-hot 编码，data['等级'] 表示要进行编码的 DataFrame 列，data.join() 函数用于将编码结果添加到原 DataFrame 中。

data['sex'] = pd.get_dummies(data['sex'])['female']data['who'] = pd.get_dummies(data['who'])['man']这两行代码什么意思

这两行代码是针对 Pandas DataFrame 中的两列进行操作的。

第一行代码将 DataFrame 中的 'sex' 列转换为 one-hot 编码的形式，并且将 'female' 对应的值设为 1，其余的值设为 0。具体地，使用了 Pandas 提供的 get_dummies 函数，该函数会将指定的列进行 one-hot 编码，并且返回一个包含编码结果的 DataFrame。然后，通过使用 ['female'] 对编码结果进行了筛选，只保留了与 'female' 对应的那一列。最后，将结果重新赋值给原来的 'sex' 列。

第二行代码将 DataFrame 中的 'who' 列进行了类似的操作。不过，这里的编码方式是将 'man' 对应的值设为 1，其余的值设为 0。