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。 以下是如何使用pandas.get_du...
model_dummies_1 = pd.get_dummies(model_data.商家等级) #将商家等级转化为虚变量 model_dummies_1.columns = ['商家等级_0', '商家等级_1', '商家等级_2'] #重命名商家等级的虚变量列 model_dummies_2 = pd.get_dummies(model_data.城市) #将城市转化为虚变量 model_data_with_dummies = model_dat...
print(pd.get_dummies(df['key'])) # a b c # 0 0 1 0 # 1 0 1 0 # 2 1 0 0 # 3 0 0 1 # 4 1 0 0 # 5 0 1 0 #加上前缀,方便与其他数据结合 dummies=pd.get_dummies(df['key'],prefix='key') df_with_dummy=df[['data1']].join(dummies) print(df_with_dummy) # dat...
'''pd.get_dummies(s1, dummy_na=True)''' a b NaN 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 ''' 3.prefix prefix=''参数设置编码后的变量名,默认为:原始列名_取值。 df = pd.DataFrame({'A': ['a','b','a'],'B': ['b','a','c'],'C': [1,2,3]}) pd.get_dummies(df)''' C A...
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]}) print(pd.get_dummies(df.A)) 运行结果: 3. enumerate(start=) enumerate在Python中经常看到,但是他其实有一个start参数 for i in enumerate(['a','b','c'], start=1): print(i) 可以看出来,这个start并不会改变读取的内容,只是设置enumerate从哪里开始计数。
这里我们尝试将 pclass 变量先转换为分类型变量,再整个数据进行独热编码。 注意:上图中第一行命令式在[13]跑完之后再跑的,即类型转换之后,数据从之前的 int 变成了 categorical。 然后整个df get_dummies 之后,pclass 的转换就成功了。 ===全文结束=== 编辑于...
Get_dummies哑变量处理 哑变量也叫虚拟变量,通常取值为0或1。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'客户编号': [1, 2, 3], '性别': ['男', '女', '男']}) print(df) df = pd.get_dummies(df, columns=['性别']) # 第1个参数为表格名称,第2个参数为需要处理的列的名称 ...
在数据处理与分析领域,数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。 1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 代码语言:javascript ...
Python学习笔记：利⽤pd.get_dummies实现哑变量编码⼀、理论介绍 虚拟变量（dummy variable）也叫哑变量，是⼀种将多分类变量转换为⼆分变量的⼀种形式。如果多分类变量有k个类别，则可以转化为k-1个⼆分变量。需要有⼀个参照的类别。在⾮线性关系的模型中，特别重要。在模型分析时，虚拟变量都是同进...
首先不难看出，abo、an并不是数字，所以不是加法就是乘法。因为abo出现的十分多，所以我们可以简单地...