pd.get_dummies本应该出现0和1的，但是为什么会出现True和False

`pd.get_dummies` 是 Pandas 库提供的一个函数，用于将分类变量转换为数值变量。在转换过程中，如果分类变量只有两个取值，通常会使用 0 和 1 进行编码，其中 1 表示该变量为 True，0 表示该变量为 False。因此，如果出现 True 和 False，可能是因为原始分类变量只有两个取值，或者在进行转换时指定了 True 和 False 作为编码。你可以查看一下参数的设置，看看是否存在这种情况。

相关问题

pd.get_dummies为什么会出现True和False

`pd.get_dummies()` 函数通常用于将一个分类变量转换为多个二元变量，以便进行分析和建模。在转换过程中，函数会将分类变量的每个取值都转换为一个新的二元变量，并将其编码为0或1。

如果原始数据中的分类变量只有两个取值，则 `pd.get_dummies()` 函数会将其转换为一个带有两个列的数据框（或者说是一个矩阵），其中一个列对应于原始变量的第一个取值，另一个列对应于第二个取值。这两个列的名称通常是原始变量的取值本身，或者是在 `get_dummies()` 函数中指定的前缀加上原始变量的取值。

因此，当使用 `pd.get_dummies()` 函数转换一个仅包含两个取值的分类变量时，生成的数据框将只有两列，其中一个列的名称是 `True`，另一个列的名称是 `False`。这两列中的每个元素都是0或1，表示原始变量是否等于相应的取值。

pd.get_dummies()的用法出现true和false

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)或指示变量(indicator variable)。在转换过程中，每个分类变量的每个可能取值都会被转换为一个新的列，该列的值为0或1，表示该样本是否具有该取值。

当使用pd.get_dummies()函数时，如果传入的参数为True或False类型的数据，则会将其视为分类变量进行处理，并将其转换为哑变量。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [True, False, True], 'B': ['a', 'b', 'c']})
dummies = pd.get_dummies(data)
print(dummies)

输出结果为：

       A      B_a  B_b  B_c
0   True     1    0    0
1  False     0    1    0
2   True     0    0    1

其中，列A被视为分类变量，并被转换为哑变量，列B也被视为分类变量，并被转换为哑变量。