案例一:数字列+字符列的转换 (get_dummies(df, cat_cols, drop_first=True)) 第一步,导入数据 import pandas as pd ## Load the Titanic dataset url = 'https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv' titanic = pd.read_csv(url) t = titanic.drop('Name', ...
get_dummies就是用于颜色、性别这种特征的处理,也叫作one-hot-encoding处理 比如: 男性:1 0 女性:0 1 这就叫做one-hot-encoding,是机器学习对类别的特征处理 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(co...
要创建虚拟变量,可以使用 scikit-learn:OneHotEncoder pandas:get_dummies import pandas as pd music_df = pd.read_csv...可以不用拼接,直接使用get_dummies即可: music_dummies = pd.get_dummies(music_df, drop_first=True) print(music_dummies.columns...import pandas as pd # 创建示例数据框 data = ...
Pandas的get_dummies()函数是处理类别型变量的强大工具,它可以将类别型变量转换为独热编码形式,方便后续的数据分析和机器学习算法应用。在使用该函数时,需要注意处理缺失值、添加前缀、处理重复值、指定要转换的列以及处理稀疏矩阵等问题。通过合理设置参数和结合其他数据处理技术,可以充分利用get_dummies()函数的功能,提...
在Pandas列中应用具有重复值的get_dummies 是指在使用Pandas库进行数据处理时,对包含重复值的列进行独热编码(One-Hot Encoding)操作。 独热编码是一种常用的特征编码方法,用于将具有多个取值的离散特征转换为二进制向量表示,以便在机器学习算法中使用。在Pandas中,可以使用get_dummies函数来实现独热编码。
类别型变量通常不能直接用于数值计算,因为它们是文本或标签形式的。为了能在诸如机器学习算法等需要数值输入的场景中使用这些变量,我们通常需要将它们转换为数值形式。Pandas库中的get_dummies()函数就是一种常用的转换方法,它可以将类别型变量转换为“独热编码”(One-Hot Encoding)形式。
pandas.get_dummies — pandas 1.5.3 documentation (pydata.org) 将分类变量转换为虚拟/指示变量。 在数据分析领域,dummies通常被翻译为“虚拟变量”、“指示变量”或“哑变量”,这些术语都是比较通用的翻译。其中,虚拟变量(dummies) 是最接近原始英文含义的翻译,而指示变量和哑变量则更加抽象。因此,通常建议使用“...
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... ...
pandas.get_dummies — pandas 1.5.3 documentation (pydata.org) 将分类变量转换为虚拟/指示变量。 在数据分析领域,dummies通常被翻译为“虚拟变量”、“指示变量”或“哑变量”,这些术语都是比较通用的翻译。其中,虚拟变量(dummies) 是最接近原始英文含义的翻译,而指示变量和哑变量则更加抽象。因此,通常建议使用“...