dummy_col = df_dummy.loc[:,df_dummy.dtypes == 'uint8'].columns

时间: 2024-05-24 12:15:06 浏览: 19
这行代码的作用是筛选出 DataFrame `df_dummy` 中所有值类型为 `uint8` 的列,并将这些列的列名存储在 `dummy_col` 变量中。在 Pandas 中,`df.dtypes` 可以返回 DataFrame 中所有列的数据类型,然后我们可以使用条件表达式 `df.dtypes == 'uint8'` 来筛选出数据类型为 `uint8` 的列。最后,使用 `.loc` 方法来选取这些列,并将它们的列名存储在 `dummy_col` 变量中。
相关问题

def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols

这是一个名为 `one_hot_encode` 的函数,用于对数据框中的分类变量进行独热编码。 下面是函数的解释: ```python def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols ``` 函数的参数包括三个: - `df`:一个数据框,表示要进行独热编码的数据。 - `cat_cols`:一个可选参数,表示要进行独热编码的分类变量列名列表。如果未提供该参数,则默认对数据框中所有数据类型为 `'O'`(即对象)的列进行独热编码。 - `nan_as_cat`:一个布尔值,表示是否将缺失值视为一种类别。默认为 `True`,将缺失值视为一种类别。 函数的主要步骤如下: 1. 创建一个名为 `org_cols` 的列表,其中包含数据框中的所有列名。 2. 如果未提供 `cat_cols` 参数,则使用列表推导式找到数据框中所有数据类型为 `'O'` 的列,并将它们存储在 `cat_cols` 列表中。 3. 使用 `pd.get_dummies()` 函数对数据框进行独热编码。通过指定 `columns=cat_cols` 参数,对 `cat_cols` 列中的分类变量进行独热编码。通过指定 `dummy_na=nan_as_cat` 参数,将缺失值视为一种类别进行编码。 4. 创建一个名为 `cat_cols` 的新列表,其中包含在独热编码后的数据框中出现的所有新列名,但不包括原始的列名。 5. 返回经过独热编码后的数据框和新的分类变量列名列表 `cat_cols`。 请注意,在调用此函数之前,确保已经导入了 `pd`(即Pandas)库,并将数据框作为参数传递给函数。如果需要特定的分类变量进行独热编码,则将它们作为 `cat_cols` 参数传递给函数;否则,可以省略该参数。默认情况下,缺失值被视为一种类别进行编码。

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)。

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