pd.get_dummies如何设置前缀的连接符
时间: 2024-03-21 22:40:47 浏览: 10
在 `pd.get_dummies` 函数中,可以通过参数 `prefix_sep` 来设置前缀连接符。
`prefix_sep` 参数默认为 `_`,表示将前缀和原始列名用下划线连接。如果要修改连接符的话,可以将 `prefix_sep` 参数设置为需要的连接符。
下面是一个示例代码,通过设置 `prefix_sep` 参数来修改前缀连接符:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})
dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'], prefix_sep='|')
print(dummies.columns)
```
输出结果如下:
```
Index(['col1|a', 'col1|b', 'col1|c', 'col2|x', 'col2|y', 'col2|z'], dtype='object')
```
可以看到,生成的列名以指定的前缀和连接符连接。
相关问题
pd.get_dummies
`pd.get_dummies` 是 pandas 库中的一个函数,用于将一个包含分类变量的 DataFrame 或 Series 转换为哑变量矩阵。哑变量矩阵是一种二进制矩阵,用于表示分类变量的取值情况。
例如,假设有一个包含性别和年龄的 DataFrame:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'gender': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female'],
'age': [25, 30, 20, 35, 28]
})
```
可以使用 `pd.get_dummies` 将 `gender` 列转换为哑变量矩阵:
```
pd.get_dummies(df['gender'])
```
输出结果为:
```
female male
0 0 1
1 1 0
2 0 1
3 0 1
4 1 0
```
可以看到,`pd.get_dummies` 将 `gender` 列中的每个取值转换为了一个新的列,并用 0/1 表示该行是否属于该取值。这样做的好处是可以将分类变量用于机器学习算法中,因为大多数算法只能处理数值型数据。
pd.get_dummies如何设置列名
在 pd.get_dummies 函数中,可以通过参数 prefix 和 columns 来设置生成的哑变量列名。
prefix 参数用于添加一个前缀,可以是字符串或者字符串列表。如果列名本身已经以该前缀开头,则不会再添加该前缀。
columns 参数用于指定需要生成哑变量的列名列表。如果不指定该参数,则会对所有非数值列进行哑变量编码。
下面是一个示例代码,通过设置 prefix 和 columns 参数来生成指定列名的哑变量:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': ['x', 'y', 'z']})
dummies = pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'], columns=['A', 'B'])
print(dummies.columns)
```
输出结果如下:
```
Index(['col1_a', 'col1_b', 'col1_c', 'col2_x', 'col2_y', 'col2_z'], dtype='object')
```
可以看到,生成的列名以指定的前缀开头,并且只包含指定的列名。