pandas get_dummies()使用

最新推荐文章于 2024-12-07 11:29:50 发布
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分类专栏： Pandas 文章标签： python pandas get_dummies
本文介绍如何使用Python的Pandas库创建DataFrame，并利用get_dummies函数将分类变量转换为哑变量矩阵。通过一个具体示例展示了get_dummies函数的工作原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

In [72]: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
   ....:                    'data1': range(6)})

In [73]: pd.get_dummies(df['key'])
Out[73]: 
   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

[6 rows x 3 columns]

pandas.get_dummies函数：把离散信息转换成onehot矩阵
小龙在线
12-02 547
pandas.get_dummies函数用来把可以分类信息转换成0和1矩阵。
Pandas_ get_dummies独热编码
-
09-25 549
pd.get_dummies 是 Pandas 库中的一个函数，用于将分类变量转换为“哑变量”或“独热编码”（One-Hot Encoding），这是处理分类数据的一种常用技术。• prefix: 为生成的哑变量列添加前缀。• columns: 指定需要转换的列名。如果不指定，则转换所有对象类型的列。• dummy_na: 是否为缺失值创建一个哑变量，默认为 False。• sparse: 返回稀疏矩阵格式的数据，默认为 False。• prefix_sep: 前缀和值之间的分隔符，默认为空格。
pd.get_dummies
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
04-02 848
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 官方文档在这里 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 例子： import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green'.
pandas.get_dummies 的用法
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05-04 22万+
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 官方文档在这里 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 例子： i...
pd.get_dummies()
Recursions的博客
01-08 3581
是 Pandas 库中用于独热编码（One-Hot Encoding）的函数。它的作用是将分类（离散）变量的每个不同取值都拓展为一个新的二进制特征（0或1），从而方便机器学习模型处理。列被独热编码为三个新的二进制列。在原始数据的每一行中，只有原始颜色对应的列为1，其余列为0。: 要进行独热编码的列的名称，如果指定，则只对这些列进行操作。: 生成的独热编码列的前缀和原始列名之间的分隔符。: 是否删除第一个独热编码列，以避免共线性问题。: 是否为原始数据中的缺失值生成独热编码列。: 生成的独热编码列的前缀。
pandas中的get_dummies()
群星闪耀的博客
05-07 556
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 参数说明： data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据 prefix : string, list of stri...
【Pandas】pandas get_dummies
最新发布
weixin_39648905的博客
12-07 1121
`pandas.get_dummies` 是 Pandas 库中的一个函数，它用于将分类变量（categorical variables）转换为哑变量（dummy/indicator variables），也就是将分类变量的每一个类别映射为一个新的列，这些列中只有 0 和 1 两种取值，表示该记录是否属于该类别。下面是对 `pandas.get_dummies` 每个参数的详细介绍，以及示例和结果。
pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法
09-20
本文主要介绍如何使用pandas库中的get_dummies函数对数据集中的离散型特征进行one-hot编码。One-hot编码是一种常用的数据预处理方法，将分类变量转换为机器学习模型可以理解的格式。 首先，pandas库提供了DataFrame...
快速进行OneHot编码——get_dummies()函数
qq_51167531的博客
03-29 8420
当我们的数据中出现的离散的类别信息时，我们通常将其转化为onehot编码形式，以便于对于我们的模型能有更好的效果。 此处主要介绍的是pandas库中的一个函数——get_dummies()，它能直接将我们需要转换的列直接进行转换，下面来具体介绍： 1.参数说明 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) ..
pandas.get_dummies
xusworld的专栏
06-30 1479
Convert categorical variable into dummy/indicator variables参数data : array-like, Series, or DataFrameprefix : string, list of strings, or dict of strings, default NoneString to append DataFrame column ...
get_dumines() 函数,用于将分类变量转换为哑变量
2301_81133727的博客
11-17 748
shape_circle、shape_square 和 shape_unknown 是从 shape 列生成的哑变量列，分别表示形状为圆形、正方形和未知的形状。color_blue、color_red 和 color_unknown 是从 color 列生成的哑变量列，分别表示颜色为蓝色、红色和未知的颜色。函数可以将DataFrame中的分类变量（通常是字符串类型）转换为哑变量，每个类别对应一个哑变量列，其中包含1和0的值，表示该类别是否出现。每一列中的1表示对应的类别在该行中出现，0表示没有出现。
pandas.get_dummy
qq_30868235的博客
05-20 875
独热向量编码/One-Hot-Encoding (Dummy variables) 颜色：红、黄、紫[1,0,0] [0,1,0] [0,0,1] LR = theta*X 红色 蓝色 黄色 紫色 咖啡色 白色… => 红色 蓝色 黄色 rare sklearn OneHotEncoder；pandas get_dummies# create a dataframe with an inte...
get_dummies（）用法
BIT_mk的博客
07-19 5326
是 Pandas 库中的一个函数，用于进行One-hot编码，将分类变量转换为虚拟变量。函数将返回一个新的 DataFrame 对象，其中包含转换后的虚拟变量。
pd.get_dummies()用法
lindaicoding的博客
07-13 3万+
在数据的预处理过程中，我们需要将一个特征变量变为计算机能读懂的特征距离。 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 详细参数： prefix：str, list of str, 或 dict of str, 默认为 None 用于追加DataFrame列名称的字符串。 prefix_s
Pandas-getdummies
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04-21 749
get_dummies() 方法主要用于将指定的 DataFrame 或 Series 中的分类变量转换为 one-hot 编码的形式，生成一个新的 DataFrame。其中，gender_Male 和 gender_Female 分别表示了性别为男性和女性的情况，取值为 1 表示该样本的性别为相应的类别，取值为 0 表示不是该类别。columns: 指定要进行编码的列，如果不指定，则对所有的 object 或 category 类型的列进行编码。dtype: 指定编码后的数据类型，默认为 None。
pd.get_dummies()的使用
SZU_Hadooper的博客
03-04 3064
s = pd.Series(list(‘AABBCCABCDDEE’)) s 0 A 1 A 2 B 3 B 4 C 5 C 6 A 7 B 8 C 9 D 10 D 11 E 12 E dtype: object pd.get_dummies(s) A B C D E 0 1 0 ...
实操笔记01-特征提取之pd.get_dummies()
xiuxiuxiu666的博客
02-13 5943
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 使用： pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source] 参数说明： data : arr...
pd.get_dummies的用法
ILovePythonhao的博客
08-08 1927
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A':['a','b','a'],'B':['c','d','e'],'C':[1,2,3]}) In [6]: df Out[6]: A B C 0 a c 1 1 b d 2 2 a e 3 In [7]: pd.get_dummies(df) Out[7]: C A_a A_b B_c B_d B_e 0 1 1 0 1 0 0 1 2
pandas get_dummies
03-16
pandas中的get_dummies函数可以用于将分类变量转换为虚拟变量。 这个函数接受一个DataFrame或Series作为输入，并将分类变量转换为虚拟变量。例如，如果我们有一个DataFrame包含性别信息： ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame({'性别': ['男', '女', '男', '女', '男']}) ``` 我们可以使用get_dummies函数将性别转换为虚拟变量： ``` df_dummy = pd.get_dummies(df['性别']) ``` 结果将是一个包含两列的DataFrame，包含0和1的值，其中每一列代表一个类别，例如： ``` 女 男 0 0 1 1 1 0 2 0 1 3 1 0 4 0 1 ``` 这个函数还有一些可选参数，例如prefix和prefix_sep，它们可以用于指定生成的虚拟变量的前缀和前缀分隔符。另外，如果我们想要将虚拟变量添加回原始DataFrame中，我们可以使用join方法： ``` df = df.join(df_dummy) ``` 这将在原始DataFrame中添加两列，每一列代表一个类别的虚拟变量。
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