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pandas1.6.0版本之前返回numpy.uint8, 无符号八位整数.在1.6.0版本开始更改为返回numpy.bool_, numpy布尔值.该修改由#45848提出, 认为返回值是无符号整型变量将导致难以跟踪的错误.于#48022中完成修复.如果答主仍然需要返回整数, 可以指定dtype参数为nump...
data：需要转换的DataFrame或Series。columns：指定要进行独热编码的列名列表。如果不指定，则对所有分类变量进行编码。drop_first：默认为False。如果设置为True，则对于每个分类变量，会删除一个类别的独热编码列，以避免多重共线性问题。使用案例：案例一：在泰坦尼克数据集中，使用get_dummies对’Pcl...
dummy_na 默认为 False。 s1 = ['a', 'b', np.nan] print(pd.get_dummies(s1)) >>> a b 0 1 0 1 0 1 2 0 0 print(pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)) >>> a b NaN 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 get_dummies 对于dataframe df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a...
Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理工具库。它提供了简单且高效的数据结构,如Series和DataFrame,用于处理和分析结构化数据。 根据题目所述,题目是关于使用Pandas中的get_dummies方法将值来自另一列的数据进行独热编码。 首先,get_dummies是Pandas库中的一个函数,用于将分类变量进行独热编码。独热编码是一...
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...
官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html get_dummies():对离散型数据进行one-hot编码 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...sk...
默认情况下,dummy_na=False,这意味着缺失值将导致该行的所有0: 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) ...
sparse:它指定假编码列是否应该由SparseArray（True）或普通NumPy数组（False）来 支持。默认值为False。drop_first: 删除第一层，从k个分类层次中得到k-1个假人。dtype: 新列的数据类型。只允许有一个dtype。默认值是np.uint8。如果指定多列独热编码，通过columns=['列1','列2',...]df=pd.get_dummies(df...
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: data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据 ...
Python Pandas - get_dummies() method 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) ...