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,
pandas进行one-hot编码 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Num...
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(...
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...
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,...
虚拟变量@one-hot encoding 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...
get_dummies就是用于颜色、性别这种特征的处理,也叫作one-hot-encoding处理 比如: 男性:1 0 女性:0 1 这就叫做one-hot-encoding,是机器学习对类别的特征处理 1、读取泰坦尼克数据集 import pandas as pd df_train = pd.read_csv("./datas/titanic/titanic_train.csv") ...
pandas.get_dummies()是一个用于执行独热编码(One-Hot Encoding)的 pandas 函数。它用于将分类(或离散)特征转换为模型可以处理的二进制格式,以便更好地在机器学习算法中使用。独热编码将每个不同的类别值转换为一个新的二进制特征列,其中每个列代表一个类别,并且只有一个值为 1,其余为 0。这有助于防止模型错误...
Pandas库中的get_dummies()函数就是一种常用的转换方法,它可以将类别型变量转换为“独热编码”(One-Hot Encoding)形式。 一、独热编码简介 独热编码,也被称为一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位来表示,并且在任意时候只有一位有效。在数据分析中,这通常...
pandas的get_dummies函数是数据预处理中用于分类变量独热编码的强大工具。其主要特点和用法如下：功能简介：get_dummies函数可以将分类变量转换为独热编码的形式，这是一种处理分类数据的常用方法，通过将每个类别映射为一个独立的二进制列，来避免模型将类别标签视为数值大小的关系。参数说明：data：需要转换...