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...
如果类别型变量中存在重复值,即某个值在多个实例中重复出现,get_dummies()函数仍然会为该值创建一个新的列,并在相应的实例中标记为1。但是,请注意,在某些情况下,重复值可能表示相同的信息或需要合并,因此在使用get_dummies()函数之前,最好先对数据进行清洗和预处理。 4. 使用columns参数指定要转换的列 如果DataF...
pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False,dtype=None,) 使用pandas.get_dummies()方法创建带有虚拟变量列的 DataFrame importpandasaspdstudents_df=pd.DataFrame({"Id": [302,504,708,103,303],"Name": ["Mike","Christine","Rob",...
我们可以使用get_dummies()函数对brand和color列进行转换: #对brand和color列进行独热编码 dummies = pd.get_dummies(data[['brand', 'color']]) # 将独热编码后的DataFrame与原始DataFrame的其余部分合并 # 注意:使用drop=True来避免原始类别列被包含在结果中 data_encoded = pd.concat([data.drop(['brand'...
Nan 列不存在,因为 dummy_na 默认为 False 示例3:(获取 NaN 列) Python实现 importpandasaspd importnumpyasnp # list li=['s','a','t',np.nan] print(pd.get_dummies(li,dummy_na=True)) 输出: 示例4: Python3实现 importpandasaspd importnumpyasnp ...
这个问题的一个解决方法是加入参数drop_first=True。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...
get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式 get_dummies参数如下: pandas.get_dummies(data,prefix = None,prefix_sep ='_',dummy_na = False,columns = None,sparse = False,drop_first = False,dtype = None ) data: array-like,Series或DataFrame ...
pandas.get_dummies() 方法 pandas.get_dummies( data, prefix=None, prefix_sep="_", dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None, ) 使用pandas.get_dummies() 方法创建带有虚拟变量列的 DataFrame import pandas as pd students_df = pd.DataFrame( { "Id": [302, ...
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。