p ython get_dummies

Python中的get_dummies函数是一种将分类变量转换为虚拟变量的方法。它将分类变量转换为二进制变量，使得每个类别都有一个对应的二进制变量。这个函数可以用于数据预处理和特征工程中，以便在机器学习模型中使用。

相关问题

pd.get_dummies(data['等级']) data.join(pd.get_dummies(data['等级']))

这段代码的作用是将 DataFrame 数据中的 '等级' 列进行 one-hot 编码，并将编码结果添加到原 DataFrame 中作为新的列。其中，pd.get_dummies() 函数用于进行 one-hot 编码，data['等级'] 表示要进行编码的 DataFrame 列，data.join() 函数用于将编码结果添加到原 DataFrame 中。

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)}) pd.get_dummies(df['key']) pd.get_dummies(df['key'], prefix='key') df_with_dummies = df[['data1']].join(dummies) df_with_dummies 错误显示NameError: name 'dummies' is not defined

抱歉，我的回答中有误。这是因为dummies这个变量在之前的代码中没有被定义。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1': range(6)})

# 对key列进行one-hot编码
dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')

# 将编码结果与原始数据框进行连接
df_with_dummies = df[['data1']].join(dummies)

# 输出结果
print(df_with_dummies)

这段代码将创建一个数据框(df)，包含两列'key'和'data1'。然后，我们对'key'列进行one-hot编码，将结果存储在一个名为'dummies'的变量中。最后，我们将'data1'列与'dummies'进行连接(join)，将结果存储在一个名为'df_with_dummies'的变量中，并打印输出。