pandas的get_dummies的详细用法

`pandas.get_dummies()` 是一个用于执行独热编码（One-Hot Encoding）的方法，它将分类变量转换成一系列二进制列，每一列表示原始类别的一个可能取值。这个函数主要用于处理具有离散类别的数据。

以下是`pandas.get_dummies` 函数的一些关键参数和用法：

1. **data**: 通常是一个包含分类特征的数据框（DataFrame）。

   df = pd.DataFrame([['green' , 'A'], ['red' , 'B'], ['blue' , 'A']])
   df.columns = ['color', 'class']

2. **prefix**: 可选，用于创建新列名称的前缀，默认情况下为原列名加上下划线。

   prefix = 'category_'
   pd.get_dummies(df, prefix=prefix)

3. **prefix_sep**: 可选，指定前缀与列名之间的分隔符，默认为 '_'.

4. **dummy_na**: 是否为缺失值创建额外的虚拟列，默认为 `False`。如果设置为 `True`，会为 `NaN` 创建一个新的虚拟列。

5. **columns**: 如果给定，只对这些列应用独热编码。

6. **sparse**: 如果 `True`，返回一个稀疏矩阵，适用于大型数据集，但可能导致内存占用增加。默认为 `False`。

7. **drop_first**: 如果 `True`，对于多级分类，在每个级别内只保留一个虚拟列，第一个遇到的，其余的会被丢弃。默认为 `False`。

举例来说，假设我们有颜色和类别两列，我们可以这样应用独热编码：

df = pd.get_dummies(df, columns=['color'])

这将创建新的列如 `color_green`, `color_red`, 和 `color_blue`，对应于原始数据的颜色。

参考文档：[Pandas get_dummies官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.get_dummies.html)[^1]