pd.get_dummies(data['等级']) data.join(pd.get_dummies(data['等级']))
时间: 2023-12-23 18:05:44 浏览: 23
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。
相关问题
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。
dummies5 = pd.get_dummies(data['睡眠障碍'], prefix='睡眠障碍') data=data.drop('睡眠障碍',axis=1).join(dummies5) data=data.drop('睡眠障碍_无',axis=1)
这段代码是在进行 one-hot 编码,将数据集中的“睡眠障碍”这一列转换成多个列,每个列代表一个不同的取值。具体来说,首先使用 `get_dummies` 函数对“睡眠障碍”这一列进行 one-hot 编码,并指定前缀为“睡眠障碍”;接着使用 `drop` 函数将原始数据集中的“睡眠障碍”这一列删除,并将 one-hot 编码得到的多个列添加到数据集中;最后使用 `drop` 函数删除 one-hot 编码后的“睡眠障碍_无”这一列,因为这一列可以由其他列推导得出。这样处理后,数据集中的每个样本都可以用多个特征表示它所属的“睡眠障碍”类型,从而有利于进行机器学习建模和分析。