get_dummies这个函数是做什么的

get_dummies()函数是用来将分类变量转换为哑变量（dummy variable）或指示变量（indicator variable）的函数。它将类别变量转换为数值型变量，以便于机器学习算法的使用，并使得计算机能够对数据进行更好的处理。它将分类变量的每个类别都转换为一个二进制变量，该变量只能取0或1，表示数据中是否存在该类别。例如，将一个性别变量（男/女）转换为两个变量（男=1/0，女=1/0）。

相关问题

get_dummies这个函数的参数有什么

get_dummies函数的参数有：

1. data：需要进行独热编码的数据，可以是列表、数组、数据框等。

2. prefix：独热编码后的列名前缀，可以是字符串或字符串列表。

3. prefix_sep：独热编码后的列名前缀分隔符，默认是'_'。

4. columns：需要进行独热编码的列名或列名列表。

5. dummy_na：是否为缺失值创建一列虚拟变量，默认是False。

6. drop_first：是否删除第一类别，默认是False。

7. sparse：是否创建稀疏矩阵，默认是False。

8. dtype：独热编码后的数据类型，可以是float、int或category。

get_dummies()函数文档

`get_dummies()`函数是pandas库中的一个函数，用于将分类变量转换为哑变量/虚拟变量。它的作用是将一个包含分类变量的DataFrame或Series转换为包含虚拟变量的DataFrame。

该函数的语法如下：

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

参数说明：
- `data`：要转换的DataFrame或Series对象。
- `prefix`：虚拟变量列名的前缀。默认为None，表示没有前缀。
- `prefix_sep`：虚拟变量列名的前缀与原始列名的分隔符。默认为'_'。
- `dummy_na`：是否添加一个列来表示缺失值。默认为False，表示不添加。
- `columns`：指定要进行转换的列名列表。如果为None，则对所有分类变量列进行转换。
- `sparse`：是否使用稀疏格式存储结果。默认为False，表示不使用稀疏格式。
- `drop_first`：是否删除第一个虚拟变量列。默认为False，表示不删除。
- `dtype`：指定结果DataFrame的数据类型。

该函数会根据原始数据中的每个分类变量创建一个虚拟变量列，每个分类变量的每个取值对应一个新列，取值为1表示该样本属于该类别，取值为0表示不属于。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c']})
dummies = pd.get_dummies(df, prefix='dummy', prefix_sep='_')
print(dummies)

输出结果：

   dummy_a  dummy_b  dummy_c
0        1        0        0
1        0        1        0
2        1        0        0

以上是对`get_dummies()`函数的简要说明，更详细的信息可以参考pandas官方文档。