get_dummies函数的常用参数包括: prefix: 可以为生成的新列名添加前缀,默认不添加。例如,pd.get_dummies(df['color'], prefix='color_')。 prefix_sep: 设置前缀与新列名之间的分隔符,默认是下划线_。 dummy_na: 是否为缺失值创建一个额外的哑变量列,默认为False。 columns: 指定需要转换为哑变量的列名列表,...
2. 生成哑变量 接下来,我们使用pd.get_dummies()函数来生成哑变量。这个函数会自动将指定的分类变量转换为哑变量。 dummies=pd.get_dummies(data['Category'])# 将数据框中'Category'列转换为哑变量 1. 在这里,data['Category']指的是你的分类变量列,dummies将会包含生成的哑变量。 3. 重命名哑变量 最后一...
这里我们如果加上 dummy_na = True,那么 np.nan 这个取值,也会被当成一类。 2.2 整个 df 一起处理 2.3 整个 df 一起处理:真实数据案例 ## 基于真实数据 import seaborn as sns t=sns.load_dataset("titanic") t ## 查看各列的数据类型 t.dtypes [Out: ] survived int64 pclass int64 sex object age...
pandas中可以利用get_dummies()函数进行哑变量编码。 使用语法: pd.get_dummies(data,# 输入的数据框prefix=None,# 列名的前缀prefix_sep='_',# 分割符dummy_na=False,# 增加一列空缺值columns=None,# 指定要实现转换的列名sparse=False, drop_first=False,# 删除第一个类别值dtype=None) 三、实操 1.Serie...
df_with_dummy=df[['data1']].join(dummies) print(df_with_dummy) # data1 key_a key_b key_c # 0 0 0 1 0 # 1 1 0 1 0 # 2 2 1 0 0 # 3 3 0 0 1 # 4 4 1 0 0 # 5 5 0 1 0 ''' 一个对统计应用有用的秘诀是:结合get_dummies和cut之类的离散化函数 ...
实现方式1:pd.get_dummies()函数 官方api: pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep='_',dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False,dtype=None)[source] Convert categorical variable into dummy/indicator variables. Parameters: ...
⼆、函数介绍 pandas 中可以利⽤ get_dummies() 函数进⾏哑变量编码。使⽤语法：pd.get_dummies(data, # 输⼊的数据框 prefix=None, # 列名的前缀 prefix_sep='_', # 分割符 dummy_na=False, # 增加⼀列空缺值 columns=None, # 指定要实现转换的列名 sparse=False,drop_first=False, # ...
处理函数: get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,drop_first=False) ① data 要处理的DataFrame ② prefix 列名的前缀,在多个列有相同的离散项时候使用 ③ prefix_sep 前缀和离散值的分隔符,默认为下划线,默认即可 ④ dummy_na 是否把NA值,作为一个离散值进行处理,默认为...
#第1步 :使用pandas 中的 get_dummies函数产生one-hot编码 函数get_dummies:pandas中的get_dummies方法_IT荻的博客-CSDN博客 #第2步 :将第1步产生的 one-hot编码产生的虚拟变量(dummy variables)添加到到原数据集full 函数concat:contact具有合并数据的功能(axis=1表示按列合并),参考PANDAS 数据合并与重塑(concat...