pd.get_dummies如何设置列名
时间: 2024-03-21 22:40:45 浏览: 83
在 pd.get_dummies 函数中,可以通过参数 prefix 和 columns 来设置生成的哑变量列名。
prefix 参数用于添加一个前缀,可以是字符串或者字符串列表。如果列名本身已经以该前缀开头,则不会再添加该前缀。
columns 参数用于指定需要生成哑变量的列名列表。如果不指定该参数,则会对所有非数值列进行哑变量编码。
下面是一个示例代码,通过设置 prefix 和 columns 参数来生成指定列名的哑变量:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})
dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'], columns=['A', 'B'])
print(dummies.columns)
```
输出结果如下:
```
Index(['col1_a', 'col1_b', 'col1_c', 'col2_x', 'col2_y', 'col2_z'], dtype='object')
```
可以看到,生成的列名以指定的前缀开头,并且只包含指定的列名。
相关问题
pd.get_dummies用法
`pd.get_dummies()` 是 Pandas 库中的一个函数,用于将分类变量转换为哑变量(dummy variable),也称为指示变量(indicator variable)。
函数的语法为:
```python
pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)
```
其中,参数含义如下:
- `data`:要进行哑变量转换的 DataFrame 或 Series。
- `prefix`:新列名的前缀。
- `prefix_sep`:新列名前缀与分类名称之间的分隔符。
- `dummy_na`:是否为缺失值创建一个哑变量列。
- `columns`:要进行哑变量转换的列名列表,如果未指定,则将所有分类变量转换为哑变量。
- `sparse`:是否使用稀疏矩阵表示哑变量。
- `drop_first`:是否删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性。
- `dtype`:哑变量的数据类型。
举个例子,如果有如下一个 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'z', 'x'], 'B': ['p', 'q', 'r', 'q']})
print(df)
```
输出:
```
A B
0 x p
1 y q
2 z r
3 x q
```
使用 `pd.get_dummies()` 将分类变量转换为哑变量:
```python
dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)
```
输出:
```
A_x A_y A_z B_p B_q B_r
0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 0
2 0 0 1 0 0 1
3 1 0 0 0 1 0
```
可以看到,`pd.get_dummies()` 将原始的 DataFrame 按照每个分类变量的取值转换为了哑变量。新列名的前缀为分类变量的名称,前缀和分类名称之间的分隔符默认为下划线。如果分类变量取值中存在缺失值,可以通过设置 `dummy_na=True` 创建一个哑变量列来表示缺失值。如果想要对指定列进行哑变量转换,可以通过设置 `columns` 参数来实现。如果想要使用稀疏矩阵表示哑变量,可以将 `sparse=True`。如果想要删除每个分类变量的第一个级别以避免共线性,可以将 `drop_first=True`。
使用pd.get_dummies
`pd.get_dummies()`是pandas库中的一个函数,用于将离散型特征变量转换为计算机可读的特征距离。它将离散特征的每个取值创建为一个新的二进制变量,并将原始特征变量替换为这些新的二进制变量。
该函数的参数如下:
- `data`:要进行独热编码的数据集。
- `prefix`:新创建的二进制变量的前缀。
- `prefix_sep`:前缀与原始特征变量名之间的分隔符。
- `dummy_na`:是否为缺失值创建一个新的二进制变量。
- `columns`:要进行独热编码的特征变量列名。
- `sparse`:是否返回稀疏矩阵。
- `drop_first`:是否删除第一个类别,以避免多重共线性。
- `dtype`:返回的数据类型。
以下是一个使用`pd.get_dummies()`函数的示例:
```python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'red', 'green'],
'size': ['XL', 'L', 'M', 'XL']})
encoded_data = pd.get_dummies(data, prefix='dummy', prefix_sep='_')
print(encoded_data)
```
输出结果如下:
```
dummy_blue dummy_green dummy_red dummy_L dummy_M dummy_XL
0 0 0 1 0 0 1
1 0 0 1 0 0
2 0 0 1 0 1 0
3 0 1 0 0 0 1
```
这个例子中,原始数据集有两个离散特征变量:`color`和`size`。使用`pd.get_dummies()`函数将这两个特征变量进行独热编码后,生成了新的二进制变量,并替换了原始特征变量。
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