# 合并至原始数据df = df.join(pd.get_dummies(df.A)) pd.get_dummies(df, columns=['A']) 参考链接:什么是哑变量(虚拟变量),应用中应注意什么问题? 参考链接:pandas.get_dummies 参考链接:pandas.get_dummies 的用法 参考链接:Python对离散变量处理:哑变量编码和one-hot编码...
Python2是一种编程语言,它是Python编程语言的旧版本。它相当于带有pandas DataFrame(df)的get_dummies函数。 get_dummies是pandas库中的一个函数,用于将分类变量转换为虚拟变量。它将分类变量的每个取值都转换为一个新的二进制变量,并为每个取值创建一个新的列。这些新的列包含了原始数据中的分类信息,并用0和1表示。
print(pd.get_dummies(df['key'])) # a b c # 0 0 1 0 # 1 0 1 0 # 2 1 0 0 # 3 0 0 1 # 4 1 0 0 # 5 0 1 0 #加上前缀,方便与其他数据结合 dummies=pd.get_dummies(df['key'],prefix='key') df_with_dummy=df[['data1']].join(dummies) print(df_with_dummy) # dat...
def name(x:'str')->'int': return int(x) 2, pandas库的get_dummies() 这个方法一般就会用来对数据进行one_hot的编码,(这里的数据是指Series格式的)。 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}) print(pd.get_dummies(df.A)) 运行结果: 3. enumerate(start=) enumerate在Python中经常看到,但是他其实...
pyspark.pandas.get_dummies(data: Union[pyspark.pandas.frame.DataFrame, pyspark.pandas.series.Series], prefix: Union[str, List[str], Dict[str, str],None] =None, prefix_sep: str ='_', dummy_na: bool =False, columns: Union[Any, Tuple[Any, …], List[Union[Any, Tuple[Any, …]]],No...
在Python中,可以使用带前缀的`str.get_dummies`方法来进行数据编码和独热编码。`get_dummies`方法是pandas库中的一个函数,它可以将一个包含字符串列的DataFram...
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 ...
在CAT1和CAT2上打开第三行。 感谢任何帮助! 请您参考如下方法: 在get_dummies()中使用sep=',' In [379]: df_sample['C'].str.get_dummies(sep=',') Out[379]: CAT1 CAT2 CAT3 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 1 0 4 0 0 1...
简介:在Python中,pandas库的`get_dummies`函数 在Python中,pandas库的get_dummies函数是一个非常实用的工具,它用于将分类变量(通常是字符串或类别类型)转换为哑变量(也称为虚拟变量、指示变量或one-hot编码)。哑变量是一种二进制形式的表示,对于每个不同的类别值,都会创建一个新的列,其中对应的行会根据原数据中...
Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 Pandas str.get_dummies()用于在传递的分隔符处分隔调用者系列中的每个字符串。分割每个字符串后,将返回具有所有可能值的数据帧。如果原始数据帧中相同索引处的文本值包含...