pandas.get_dummies的用法 pandas.get_dummies是一个用于将分类变量转换为虚拟变量(dummy variables)的函数。它将每个分类变量的每个可能取值创建一个新的虚拟变量,并为每个观察值赋予相应的取值。 用法:pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop...
1. 基本用法 假设我们有一个包含性别信息的DataFrame: import pandas as pd # 创建一个包含性别信息的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'other'] }) # 使用get_dummies()进行独热编码 dummies = pd.get_dummies(df['gender']) print(dummies) 输出:...
pd.get_dummies(df, columns=["group"]) name group_A group_B0alex101bob012cathy00 如果我们像这样设置dummy_na=True,则缺失值可以被视为一个单独的类别: pd.get_dummies(df, columns=["group"], dummy_na=True) name group_A group_B group_nan0alex1001bob0102cathy001 请注意我们如何创建一个名为g...
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") ...
pandas.get_dummies 的用法 get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。...drop_first : bool, default False 获得k中的k-1个类别值,去除第一个 离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用...one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,...
pandas.get_dummies 的用法 get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。详细参数请查看官方文档 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 参数说明:
用法: pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 将分类变量转换为虚拟/指标变量。 参数: data:array-like、系列或数据帧 获取虚拟指标的数据。 prefix:str,str 的列表,或 str 的 dict,默认无 ...
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的类别值为1或0。