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版本之前返回numpy.uint8, 无符号八位整数.在1.6.0版本开始更改为返回numpy.bool_, numpy布尔值.该修改由#45848提出, 认为返回值是无符号整型变量将导致难以跟踪的错误.于#48022中完成修复.如果答主仍然需要返回整数, 可以指定dtype参数为numpy...
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...
data：需要转换的DataFrame或Series。columns：指定要进行独热编码的列名列表。如果不指定，则对所有分类变量进行编码。drop_first：默认为False。如果设置为True，则对于每个分类变量，会删除一个类别的独热编码列，以避免多重共线性问题。使用案例：案例一：在泰坦尼克数据集中，使用get_dummies对’Pcl...
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",...
使用Pandas.get_dummies给文本数据编号(不是很推荐) df1=pd.get_dummies(df['Bob'],prefix='Bob',dummy_na=True) df1 data = {'Bob' : pd.Series(['1p', '2p', np.nan,'4p']), 'Alice' : pd.Series([40, 110, 500, 45])} df = pd.DataFrame(data) # index可放可不放,若不放index则...
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_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。
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...
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'...
默认情况下,dummy_na=False,这意味着缺失值将导致该行的所有0: 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) ...
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。