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...
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...
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,这样剩下的变量就没有这个问题了。如下图所示: 对于2个变量以上...
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...
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...
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 ...
na_filter: 默认为True, 针对没有NA的文件,使用na_filter=false能够提高读取效率 skip_blank_lines 默认为True,跳过blank lines 而且不是定义为NAN thousands 千分位符号,默认‘,’ decimal 小数点符号,默认‘.’ encoding: 编码方式 memory_map如果为filepath_or_buffer提供了文件路径,则将文件对象直接映射到内存...
用法:pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 参数: 1. data:要转换的原始数据,可以是Pandas的DataFrame、Series、或者Numpy的数组。 2. prefix:新生成的虚拟变量的前缀。默认为None,可以是一个字符串或者字符串...
()方法,可以帮助我们传入正则表达式来判断目标字符串是否可以完全匹配,其参数同match(),下面是一个简单的例子: 2.3 生成型方法...findall(),下面是一些简单的例子: 2.4 特殊型方法 除了上述介绍到的字符串处理方法外,pandas中还有一些特殊方法,可以配合字符串解决更多处理需求,典型的有: 2.4.1 利用get_...