get_first函数和eatline函数都是怎么运作的?
时间: 2024-05-10 16:15:54 浏览: 4
get_first函数是一个用于获取用户输入的函数,它的作用是从标准输入中读取字符并返回第一个非空白字符。如果读取失败则返回EOF。
代码示例:
```
int get_first(void)
{
int ch;
// 从标准输入中读取字符,直到遇到第一个非空白字符
do
{
ch = getchar();
} while (isspace(ch));
// 清空输入缓冲区
while (getchar() != '\n')
continue;
// 返回读取的非空白字符
return ch;
}
```
eatline函数是一个读取并丢弃输入缓冲区中剩余字符的函数。它的作用是在使用get_first函数之后,清空输入缓冲区中的剩余字符,防止这些字符影响后续的输入操作。
代码示例:
```
void eatline(void)
{
// 读取并丢弃输入缓冲区中的剩余字符
while (getchar() != '\n')
continue;
}
```
相关问题
get_dummies函数
get_dummies函数是一个用于将分类变量转换为数值变量的函数。该函数将分类变量转换成哑变量(dummy variable)或指示变量(indicator variable),并将其编码为0或1。这个函数可以将分类变量转换为数值变量,以便于进行机器学习算法的处理。
get_dummies函数的语法格式如下:
```python
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:指定新的列名前缀;
- prefix_sep:指定新的列名前缀的分隔符;
- dummy_na:是否将缺失值也转换为哑变量,默认为False;
- columns:指定需要转换的列;
- sparse:是否以稀疏矩阵的形式返回,默认为False;
- drop_first:是否删除第一个哑变量列,默认为False;
- dtype:指定返回的数据类型。
示例代码:
```python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'green', 'red']})
# 将color列转换为哑变量
data_dummies = pd.get_dummies(data['color'], prefix='color')
# 将哑变量添加到原数据集中
data = pd.concat([data, data_dummies], axis=1)
print(data)
```
输出结果:
```
color color_blue color_green color_red
0 red 0 0 1
1 green 0 1 0
2 blue 1 0 0
3 green 0 1 0
4 red 0 0 1
```
上面的示例代码中,首先定义了一个包含color列的数据集,然后使用get_dummies函数将color列转换为哑变量,最后将哑变量添加到原数据集中。
pandas get_dummies函数
pandas中的get_dummies()函数可以将一个或多个分类变量转换为数值型的哑变量(dummy variables)。哑变量是指在某个分类变量中,用0或1表示该变量的每个特定取值是否存在的一种方式。这种转换可以使分类变量更适合于机器学习算法的输入。
该函数的基本用法如下:
```python
pd.get_dummies(data, columns=None, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, drop_first=False)
```
其中,参数data是要转换的数据,columns指定要转换的列名或列名列表,prefix用于指定哑变量的名称前缀,prefix_sep用于指定前缀和原始列名之间的分隔符,dummy_na指定是否为缺失值创建哑变量,drop_first指定是否删除每个变量的第一个级别,以避免多重共线性。
举个例子,假设有以下数据:
```python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'green', 'blue']})
```
调用get_dummies()函数可以将color列转换为哑变量:
```python
dummies = pd.get_dummies(data, columns=['color'], prefix='color')
print(dummies)
```
输出结果如下:
```
color_blue color_green color_red
0 0 0 1
1 0 1 0
2 1 0 0
3 0 0 1
4 0 1 0
5 1 0 0
```
可以看到,每个颜色都被转换为了一个哑变量,并且可以通过前缀和分隔符来区分它们。
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