1. 基本用法 假设我们有一个包含性别信息的DataFrame: import pandas as pd # 创建一个包含性别信息的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'other'] }) # 使用get_dummies()进行独热编码 dummies = pd.get_dummies(df['gender']) print(dummies) 输出:...
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...
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) name group_A group_B group_nan0alex1001bob0102cathy001 请注意我们如何创建一个名为g...
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...
用法:Series.str.get_dummies(sep=’|’) 参数: sep:字符串值,用于在以下位置分割字符串的分隔符 返回类型:仅具有二进制值的 DataFrame 要下载以下示例中使用的数据集,请单击此处。 在以下示例中,使用的 DataFrame 包含一些员工的数据。下面是任何操作之前的数据帧图像。
pandas使用get_dummies进行one-hot编码 技术标签: pandas一、对数据进行编码分两种情况 1、原始数据的离散特征取值之间没有大小关系,直接进行编码即可,比如周一周二, 2、原始数据有大小关系,比如成绩分数之类的,直接进行数值映射即可 第一种情况,不进行数值映射,直接进行one-hot编码 代码如下: 结果如下: 第二种情况,...
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... ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>s=pd.Series(list('abca'))>>>pd.get_dummies(s)a b c0100101020013100
用法: import pandas as pd # 创建一个包含分类变量的DataFrame data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'A', 'C']}) # 对分类变量进行独热编码 encoded_data = pd.get_dummies(data, columns=['category'], prefix=['cat'])