pandas get_dummies

pandas中的get_dummies函数可以用于将分类变量转换为虚拟变量。

这个函数接受一个DataFrame或Series作为输入，并将分类变量转换为虚拟变量。例如，如果我们有一个DataFrame包含性别信息：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'性别': ['男', '女', '男', '女', '男']})

我们可以使用get_dummies函数将性别转换为虚拟变量：

df_dummy = pd.get_dummies(df['性别'])

结果将是一个包含两列的DataFrame，包含0和1的值，其中每一列代表一个类别，例如：

   女  男
0  0  1
1  1  0
2  0  1
3  1  0
4  0  1

这个函数还有一些可选参数，例如prefix和prefix_sep，它们可以用于指定生成的虚拟变量的前缀和前缀分隔符。另外，如果我们想要将虚拟变量添加回原始DataFrame中，我们可以使用join方法：

df = df.join(df_dummy)

这将在原始DataFrame中添加两列，每一列代表一个类别的虚拟变量。

相关问题

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：

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：

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：

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。

pandas中pd.get_dummies

pandas中的pd.get_dummies方法主要用于对类别型特征做One-Hot编码（独热编码）。该方法可以将一个包含类别型特征的DataFrame转换为数值型特征的DataFrame，其中每个类别型特征都会被转换为多个二元特征，每个二元特征代表该类别型特征的一个取值。例如，如果一个类别型特征有3个取值，那么该特征将被转换为3个二元特征。如果原始数据集中有n个类别型特征，那么转换后的数据集将包含n个×k个特征，其中k是所有类别型特征取值的总数。