pd.get_dummies()怎么用
时间: 2024-06-12 13:10:54 浏览: 13
好的,关于 pd.get_dummies() 的用法,它是 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)。具体来说,它会将一个包含分类变量的 DataFrame 或 Series 转换为一个包含哑变量的 DataFrame。
下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含分类变量的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a'], 'B': ['x', 'y', 'z', 'z']})
# 使用 get_dummies() 函数将分类变量转换为哑变量
dummies = pd.get_dummies(df)
print(dummies)
```
输出结果如下:
```
A_a A_b A_c B_x B_y B_z
0 1 0 0 1 0 0
1 0 1 0 0 1 0
2 0 0 1 0 0 1
3 1 0 0 0 0 1
```
可以看到,原来的 DataFrame 中有两个分类变量 A 和 B,使用 get_dummies() 函数将它们转换为了哑变量。其中,A 变量被转换为了三个哑变量 A_a、A_b 和 A_c,B 变量被转换为了三个哑变量 B_x、B_y 和 B_z。
相关问题
使用pd.get_dummies
`pd.get_dummies()`是pandas库中的一个函数,用于将离散型特征变量转换为计算机可读的特征距离。它将离散特征的每个取值创建为一个新的二进制变量,并将原始特征变量替换为这些新的二进制变量。
该函数的参数如下:
- `data`:要进行独热编码的数据集。
- `prefix`:新创建的二进制变量的前缀。
- `prefix_sep`:前缀与原始特征变量名之间的分隔符。
- `dummy_na`:是否为缺失值创建一个新的二进制变量。
- `columns`:要进行独热编码的特征变量列名。
- `sparse`:是否返回稀疏矩阵。
- `drop_first`:是否删除第一个类别,以避免多重共线性。
- `dtype`:返回的数据类型。
以下是一个使用`pd.get_dummies()`函数的示例:
```python
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'red', 'green'],
'size': ['XL', 'L', 'M', 'XL']})
encoded_data = pd.get_dummies(data, prefix='dummy', prefix_sep='_')
print(encoded_data)
```
输出结果如下:
```
dummy_blue dummy_green dummy_red dummy_L dummy_M dummy_XL
0 0 0 1 0 0 1
1 0 0 1 0 0
2 0 0 1 0 1 0
3 0 1 0 0 0 1
```
这个例子中,原始数据集有两个离散特征变量:`color`和`size`。使用`pd.get_dummies()`函数将这两个特征变量进行独热编码后,生成了新的二进制变量,并替换了原始特征变量。
pd.get_dummies
pd.get_dummies是一个pandas库中的函数,用于将分类变量转换为虚拟变量。引用展示了一个示例,其中data是一个包含"学号"、"性别"和"学历"三个列的数据框。通过调用pd.get_dummies(data)函数,可以将这些分类变量转换为虚拟变量,并生成相应的虚拟变量列。每个分类变量的每个唯一值都会生成一个新的列,并且在原始数据中,如果某个样本所属的类别为该列的唯一值,则在该列中的对应位置为1,否则为0。引用提供了一个类似的示例。如果要关注缺失值(NaN)这类特殊情况,可以设置dummy_na=True参数,以生成一个额外的列来表示缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [特征提取之pd.get_dummies()用法](https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/104105384)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]