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 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 参数说明: data : array-like,
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:...
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...
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...
pandas.get_dummies() 通过pandas中的get_dummies实现one hot encode pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 例: 注意:pd.get_dummies并不会改变df本身的数据 Pandas使用教程(六) variables in pandas? method1: method2...
首先,get_dummies是Pandas库中的一个函数,用于将分类变量进行独热编码。独热编码是一种将分类变量转换为二进制向量表示的技术,使得模型可以更好地理解和处理这些分类数据。 在Pandas中使用get_dummies方法可以完成以下操作: 将指定列中的分类变量进行独热编码。
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,...
prefix用法: 有时候,你可能想给指标DataFrame的列加上一个前缀,以便能够跟其他数据进行 合并。get_dummies的prefix参数可以实现该功能: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 'data1':np.arange(6)}) print(pd.get_dummies(df['key'])) >>> a b c 0 0 1 ...
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。