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...
如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值,则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame(其值全为1和0)。pandas有一个get_dummies()函数可以实现该功能。 他后面还咨询了另外一个问题。 也得到就完美地解答。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python基础的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代...
pandas.get_dummies() 用于数据操作。它将分类数据转换为虚拟变量或指示变量。 语法:pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 参数: data:要处理谁的数据。 prefix: 附加 DataFrame 列名的字符串。在 DataFrame 上...
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...
分类变量哑元化是指将分类变量转换成“哑变量矩阵”(dummy matrix),如果DataFrame中的某一列中含有k个不同的值,则可以派生出一个k列矩阵,pandas中的get_dummies()函数可以实现该功能。 1df = pd.DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'],2'data1':range(6)})3dummies = pd.get_dummies(...
Pandasget_dummies(~)方法对分类变量执行 one-hot 编码或虚拟编码。 参数 1.data|array-like或DataFrame 其分类变量将被 one-hot 编码的源数据。 2.prefix|string或list<string>或dict|optional 附加到 dummy-encoded 列标签的前缀。默认情况下,prefix=None。
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。 一、独热编码简介 独热编码,也被称为一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位来表示,并且在任意时候只有一位有效。在数据分析中,这通常...
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...
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...
bool就是int.但是抱着避免出错的态度自己跑了一下, 哦, 原来是这样的:get_dummies函数在pandas1.6....