pd.get_dummy

`pd.get_dummies` 是 pandas 库中的一个函数，它用于数据预处理，将类别变量（categorical variables）转换为虚拟变量（dummy variables 或 one-hot encoding）。这个函数主要用于编码分类特征，将每个非数值的类别转换成一个二进制列，其中一列代表该观测值属于特定类别的标识，其余为0。这对于许多统计分析模型（如线性回归、逻辑回归等）来说非常有用，因为它们通常需要数值输入。

例如，如果你有一个包含地区信息的数据框，可以使用 `get_dummies` 来创建新的列，比如 'Region_East', 'Region_West', 等，每列表示对应区域是否存在。

import pandas as pd

data = {'City': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B'],
        'Region': ['East', 'West', 'East', 'East', 'West']}
df = pd.DataFrame(data)

dummies_df = pd.get_dummies(df['Region'])
df = pd.concat([df, dummies_df], axis=1)

相关问题

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）。

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。