dummy_na=true
时间: 2024-09-08 09:04:19 浏览: 29
当你在使用 `pd.get_dummies()` 函数时,设置 `dummy_na=True` 参数意味着会对缺失值 (NaN) 进行特殊处理。当这个选项被激活时,对于含有缺失值的类别,`get_dummies` 会在产生的虚拟变量中额外添加一个新的列,其名称通常是类别名加上 `_na` 后缀,并赋予这个新列的值为1。这样做的目的是为了明确表示某一行的特定类别未知或缺失。
例如,如果你有一列 "status",其中包含 "working", "retired", 和 NaN 值,设置了 `dummy_na=True` 后,会生成如下的结果:
```
status_working status_retired status_na
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1
```
这里的 "status_na" 列就是针对缺失值的,值为1表示该行的状态信息未知。
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)。