get_dummies() 函数 怎么用

`get_dummies()` 函数是 pandas 库中的一种数据转换函数，用于将分类变量转换为数值型变量。

函数原型为：

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`: 需要转换的数据。
- `prefix`: 新增列名的前缀。
- `prefix_sep`: 新增列名的分隔符。
- `dummy_na`: 是否为缺失值创建一个虚拟列。
- `columns`: 需要转换的列名。
- `sparse`: 是否使用稀疏矩阵。
- `drop_first`: 是否删除第一列。
- `dtype`: 新增列的数据类型。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含分类变量的数据集
data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', 'red', 'green']})

# 将分类变量 color 转换为数值型变量
data = pd.get_dummies(data, columns=['color'], prefix='color')

# 打印转换后的结果
print(data)

输出结果为：

   color_blue  color_green  color_red
0           0            0          1
1           1            0          0
2           0            1          0
3           0            0          1
4           0            1          0

以上示例中，将包含分类变量的数据集 `data` 中的 `color` 列转换为数值型变量，并且新增了三列 `color_blue`、`color_green` 和 `color_red`，分别表示原来的 `color` 列中的每个取值。