AI代码解释 df['tblTags']=df['tblTags'].str.extract('\[(.*?)\]')df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。 不过他自己的原始数据需要再处理下,不然的话,会报错。 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
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 prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None get_dummies转换后,列名的前缀 c...
get_dummies 是pandas 实现one hot encode的方式。 one-hot的基本思想:将离散型特征的每一种取值都看成一种状态,若你的这一特征中有N个不相同的取值,那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态,one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”,也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1,其他...
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...
pandas.get_dummies — pandas 1.5.3 documentation (pydata.org) 将分类变量转换为虚拟/指示变量。 在数据分析领域,dummies通常被翻译为“虚拟变量”、“指示变量”或“哑变量”,这些术语都是比较通用的翻译。其中,虚拟变量(dummies) 是最接近原始英文含义的翻译,而指示变量和哑变量则更加抽象。因此,通常建议使用“...
pandas 中get_dummies() 与factorize()的区别 当一个特征中存在较多的类别时,使用get_dummies() 会导致DataFrame中的columns 列数激增 factorize() 可以对特征中的类别创建一些数字,来表示分类变量或者枚举型变量(enumerated type)。 具体来说:factorize() 只产生一个特征变量,这个特征中对类别使用数字进行区分... ...
1.读取数据 本文采用的是美国成年人收入的数据集 2.检查字符串的分类数据 使用pandas Series 的value_counts函数,显示类别和出现次数 3.对数据进行one-hot编码 利用get_dummies函数自动转换对象(通常默认类别的结果是字符串) 3.将结果存到NumPy数组 利用values属性将data_dummies数据框转换为NumPy,作为训练集。仅取包...
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。
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 第二步,get_dummis 实现独热编码 第三步,机器学习建模 案例二:单独处理分类变量列,再合并回来 (concat + drop) 第一步,导入数据 第二步,先独热编码,再合并回来 案例一:数字列+字符列的转换 (get_dummies(...
简介: Pandas中的get_dummies()函数实战应用详解 在数据处理和分析中,类别型变量(Categorical Variables)的处理是一个重要的环节。类别型变量通常不能直接用于数值计算,因为它们是文本或标签形式的。为了能在诸如机器学习算法等需要数值输入的场景中使用这些变量,我们通常需要将它们转换为数值形式。Pandas库中的get_...