df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales')进行了什么操作
时间: 2023-06-09 07:06:20 浏览: 58
df_dummies = pd.get_dummies(df,prefix='sales') 对 pandas 数据框 df 进行独热编码操作,将其中的分类变量转换成数值变量,并且生成了一个新的数据框 df_dummies,新数据框中的列名由原来的分类变量值和指定的前缀 prefix(这里是 'sales')组成。
相关问题
train_data = pd.get_dummies(train_data)
这段代码使用了pandas库中的get_dummies函数,用于对train_data进行独热编码(One-Hot Encoding)。通过这个函数,将train_data中的分类变量转换为二进制的特征向量,并创建新的虚拟变量列来表示原始数据中的每个分类值。这有助于在机器学习模型中更好地处理分类数据。
若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X),我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)
如果你的特征矩阵`X`中包含类别型特征,那么你在对`X`进行缺失值填充后,需要对类别型特征进行编码,才能使用特征选择方法。因此,你需要修改代码如下:
```python
X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg']
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
X_imputed = pd.DataFrame(X_imputed, columns=X.columns) # 将numpy数组转换为DataFrame,并设置列名
X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed) # 对所有特征进行独热编码
selector.fit(X_imputed, y)
X_selected = X_imputed.loc[:, selector.get_support()] # 获取被选中的特征
```
其中,`columns=X.columns`是用来设置DataFrame的列名,保证特征选择后的DataFrame列名与原始的DataFrame列名一致。`X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)`是对所有特征进行独热编码。`X_selected = X_imputed.loc[:, selector.get_support()]`是获取被选中的特征。需要注意的是,`selector.get_support()`返回的是一个布尔型的数组,用来表示每个特征是否被选中,因此可以直接用来对DataFrame进行列索引。