哑变量重命名 python get dummy 如何在Python中实现哑变量重命名 在数据分析和机器学习的过程中,哑变量(或称虚拟变量)是一种重要的技术,用于将分类变量转化为数值形式,以便可以用于模型训练。本文将为你详细讲解如何使用Python中的pandas库实现哑变量的重命名,目的是让你能够熟练掌握这种常用技术。 流程概述 在这一过...
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...
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 # 5 5 0 1 0 ''' 一个对统计应用有用的秘诀是:...
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,...
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: ...
添加到上面的完美答案,如果你有一个包含很多属性的大数据集,如果你不想手动指定你想要的所有虚拟对象,你可以设置差异: len(df.columns) = 50 non_dummy_cols = ['A','B','C'] # Takes all 47 other columns dummy_cols = list(set(df.columns) - set(non_dummy_cols)) df = pd.get_dummies(df,...
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...
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importseabornassnst=sns.load_dataset("titanic")t ## 查看各列的数据类型t.dtypes[Out:]survivedint64pclassint64sexobjectagefloat64sibspint64parchint64...
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,默认为不处理 ⑤...
pandas.get_dummies() 把类别量装换为指示变量(其实就是one-hot encoding) pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 参数: data : 类array类型,Series或者是DataFrame类型. ...