get_dummies()——根据原数据进行转换,添加原数据中缺省的变量
Python2是一种编程语言,它是Python编程语言的旧版本。它相当于带有pandas DataFrame(df)的get_dummies函数。 get_dummies是pandas库中的一个函数,用于将分类变量转换为虚拟变量。它将分类变量的每个取值都转换为一个新的二进制变量,并为每个取值创建一个新的列。这些新的列包含了原始数据中的分类信息,并用0和1表示。
在Python中添加虚拟变量的常见方法是使用pandas库的get_dummies函数、使用scikit-learn库的OneHotEncoder,或者手动创建虚拟变量。使用pandas的get_dummies函数、使用scikit-learn的OneHotEncoder、手动创建虚拟变量是常用的三种方法。以下将详细描述其中一种方法:使用pandas的get_dummies函数。 get_dummies是pandas库中的一个函...
get_dummies(prefix='genre')抛出一个错误:TypeError: get_dummies() got an unexpected keyword argument 'prefix' python pandas dataframe 1个回答 3投票 实现这一目标的一种方法是add_prefix data_df['genres_names'].str.get_dummies().add_prefix('something') ...
dummies=pd.get_dummies(df['key'],prefix='key') 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 ...
在Python中,可以使用带前缀的`str.get_dummies`方法来进行数据编码和独热编码。`get_dummies`方法是pandas库中的一个函数,它可以将一个包含字符串列的DataFram...
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 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, ...
简介:在Python中,pandas库的`get_dummies`函数 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...
Pandasget_dummies(~)方法对分类变量执行 one-hot 编码或虚拟编码。 参数 1.data|array-like或DataFrame 其分类变量将被 one-hot 编码的源数据。 2.prefix|string或list<string>或dict|optional 附加到 dummy-encoded 列标签的前缀。默认情况下,prefix=None。
Python Pandas – get_dummies() 方法 Python Pandas - get_dummies() method pandas.get_dummies() 用于数据操作。它将分类数据转换为虚拟变量或指示变量。 语法:pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)...