对分类变量进行dumpy编码的代码？

在Python中，通常使用pandas库来进行数据处理，包括对分类变量进行独热编码（也称为“one-hot encoding”或“dummy coding”）。独热编码将每个分类级别的取值转换成一个二进制特征，如果某个实例属于该级别，则对应的特征值为1，其余为0。

以下是一个简单的例子，展示如何使用`get_dummies`函数进行dumpy编码：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df的DataFrame，其中有一列分类变量category
df = pd.DataFrame({
   'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']
})

# 使用pandas的get_dummies函数
encoded_df = pd.get_dummies(df['category'])

# 结果会生成一个新的DataFrame，每一行对应原dataframe的一行，每一列代表一种类别，值为1或0
print(encoded_df)

输出类似这样的结果：

   A  B  C
0  1  0  0
1  0  1  0
2  1  0  0
3  0  0  1
4  0  1  0