pd.get_dummies() parameters

时间: 2024-05-31 11:07:52 浏览: 109
The `pd.get_dummies()` function in pandas has the following parameters: - `data`: This is the input data, which can be a pandas DataFrame, Series, or any array-like object. - `prefix`: This parameter specifies the string to prepend to the column names of the resulting dummy variables. By default, the prefix is the original column name. - `prefix_sep`: This parameter specifies the string to separate the prefix from the original column name. By default, it is an underscore `_`. - `columns`: This parameter specifies the columns to encode as dummy variables. If not specified, all columns with object or categorical data types will be encoded. - `dtype`: This parameter specifies the data type of the resulting dummy variables. By default, it is inferred from the input data. - `drop_first`: This parameter specifies whether to drop the first level of each categorical variable when encoding. By default, it is `False`. - `dummy_na`: This parameter specifies whether to create a dummy variable for missing values. By default, it is `False`.
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# Set the plot parameters ax.set(xlim=[-0.05, 1.05], ylim=[-0.05, 1.05], title="Receiver operating characteristic example") ax.legend(loc="lower right") plt.show() 这段代码将绘制KNN分类器和随机...

total_bedrooms_mean=data['total_bedrooms'].mean() data['total_bedrooms'].fillna(total_bedrooms_mean,inplace=True) onehot=pd.get_dummies((data[['ocean_proximity']]),prefix='ocean_proximity') data.drop(columns = ['ocean_proximity'],inplace=True) X=pd.concat([data['longitude'],data['latitude'],data['housing_median_age'],data['total_rooms'],data['total_bedrooms'],data['population'],data['households'],data['median_income'],onehot],axis=1) y=[data["median_house_value"]] def split_dataset(): # 读取数据集 #dataset = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14], [15, 16], [17, 18], [19, 20]] # 从填空中读取测试集比例 test_size = float(entry.get()) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size,random_state=42) huafen=(f'X_train: {X_train}, X_test: {X_test}, y_train: {y_train}, y_test: {y_test}') a6=Text(root) a6.place(x=2000, y=100,height=100,width=500) a6.insert(END, huafen)报错With n_samples=1, test_size=0.2 and train_size=None, the resulting train set will be empty. Adjust any of the aforementioned parameters.

; default: break; } printf("排序成功！\n"); } ... Student *stu = (Student*)malloc(sizeof(Student));... 这个错误提示表明在使用 train_test_split 函数时，测试集的大小为数据集大小的 20%，但 if (stu == ...
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