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(其值全为1和0)。pan...
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...
在使用pandas库进行数据处理时,get_dummies函数是一个常用的工具,用于将分类变量转换为独热编码(One-Hot Encoding)。如果你想要将get_dummies结果乘以某个数量,可以通过以下步骤实现: 基础概念 独热编码(One-Hot Encoding):这是一种编码技术,用于将分类变量转换为可以被机器学习算法处理的数值形式。每个分类值会被转换...
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 one-hot encoding 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...
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。
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“...
dummies=pd.get_dummies(df['key'],prefix='key') df_with_dummy=df[['data1']].join(dummies) print(df_with_dummy) # data1 key_a key_b key_c # 0 0 0 1 0 # 1 1 0 1 0 # 2 2 1 0 0 # 3 3 0 0 1 # 4 4 1 0 0 ...
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_...
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...