Given a pandas dataframe, we have to reverse a get dummies encoding in it.Submitted by Pranit Sharma, on November 15, 2022 Pandas is a special tool that allows us to perform complex manipulations of data effectively and efficiently. Inside pandas, we mostly deal with a dataset in the form...
这个问题的一个解决方法是加入参数drop_first=True。这也是pandas.get_dummies的一个参数,它的作用是去除第一个虚拟变量,让转换后的虚拟变量个数从原来的k个变成k-1个。例如,前面的gender变成gender_male和gender_female,如果设置drop_first=True,那么会导致结果去除了gender_male,只剩下gender_female,这样剩下的变...
使用Pandas.get_dummies给文本数据编号(不是很推荐) df1=pd.get_dummies(df['Bob'],prefix='Bob',dummy_na=True) df1 data = {'Bob': pd.Series(['1p','2p', np.nan,'4p']), 'Alice': pd.Series([40,110,500,45])} df = pd.DataFrame(data)# index可放可不放,若不放index则会 df 大家...
1、读取泰坦尼克数据集 import pandas as pd df_train = pd.read_csv("./datas/titanic/titanic_train.csv") df_train.head() df_train.drop(columns=["Name", "Ticket", "Cabin"], inplace=True) df_train.head() df_train.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries,...
💌1. dataframe.fillna()最开始实习时候接触了很多pandas进行数据分析的工作,当时填充缺失值的时候使用的方法都很low。比较好的方式应该是下面这样:推荐使用dataframe.fillna()函数来进行缺失值的填充处理,这个函数就是用于对NA值使用特定方法进行填充函数原型说明:...
以下函数在保持列顺序的同时折叠“虚拟” Dataframe ：set_index+stack，默认情况下堆栈将丢弃naargwhere...
import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'Category': ['Electronics', 'Clothing', 'Books', 'Electronics'], 'Quantity': [10, 5, 20, 15]} df = pd.DataFrame(data) # 应用独热编码 df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['Category']) # 将独热编码结果乘以数量 df_result = df...
get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 常用参数解释: data: DataFrame或Series对象 prefix: 编码后特征名称的前缀... 查看原文 pandas.get_dummies() 通过pandas中的get_dummies实现one hot encodepandas.get_dummies(da...
pandas 中get_dummies() 与factorize()的区别 当一个特征中存在较多的类别时,使用get_dummies() 会导致DataFrame中的columns 列数激增 factorize() 可以对特征中的类别创建一些数字,来表示分类变量或者枚举型变量(enumerated type)。 具体来说:factorize() 只产生一个特征变量,这个特征中对类别使用数字进行区分... ...
5pythonpython-3.xpandas 我应用get_dummies我DataFrame来生成虚拟变量。它创建了一个新的DataFrame. 我怎样才能改变我原来DataFrame的呢? 这可行,但是有更好的方法吗? importpandasaspd data = pd.DataFrame({'gender': ['female','male']}) data1 = pd.get_dummies(data, columns = ['gender'])# data ...