Python语言——Pandas包中的get_dummy()函数用法

最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布
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#Python #Pandas

本文介绍Python Pandas库中的get_dummies()函数，该函数用于将分类变量转换成0/1形式的虚拟变量，有助于理解如何处理数据中的类别特征。

Python语言中，Pandas中的get_dummy()函数是将拥有不同值的变量转换为0/1数值。
举例说明：一群样本的年龄分别为19，32,56,94岁，19岁用1表示，32岁用2表示，56岁用3表示，94岁用4表示。1,2,3,4这些数值的大小本身没有意义，只是用来区分年龄。因此在实际问题中，需要将1,2,3,4转化为0/1，即如果是19岁，则为0，若不是则为1，以此类推。代码如下：
Pandas中的get_dummies()函数实战应用详解
这家伙很懒，什么都没有留下
05-13 5788
独热编码，也被称为一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位来表示，并且在任意时候只有一位有效。在数据分析中，这通常意味着为每个类别创建一个新的二进制列，如果原始数据中的某个实例属于该类别，则在新列中标记为1，否则为0。Pandas的get_dummies()函数是处理类别型变量的强大工具，它可以将类别型变量转换为独热编码形式，方便后续的数据分析和机器学习算法应用。在使用该函数时，需要注意处理缺失值、添加前缀、处理重复值、指定要转换的列以及处理稀疏矩阵等问题。
pandas.get_dummies函数：把离散信息转换成onehot矩阵
小龙在线
12-02 664
pandas.get_dummies函数用来把可以分类信息转换成0和1矩阵。
Pandas-getdummies
m0_69378371的博客
04-21 906
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。
get_dumines() 函数,用于将分类变量转换为哑变量
2301_81133727的博客
11-17 862
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
低端博客
12-10 1万+
另一种常用于统计建模或机器学习的转换方式是：将分类变量（categorical variable）转换为“哑变量矩阵”（dummy matrix）或“指标矩阵”（indicator matrix）。如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能（其实自己动手做一个也不难）。
Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享
pdcfighting的博客
10-01 1130
点击上方“Python共享之家”，进行关注回复“资源”即可获赠Python学习资料今日鸡汤过雨看松色，随山到水源。大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：数据截图如下：可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】给了一个思路，如下所示：代码如下:impo...
Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1402
从一行代码的便捷转换到生产环境中的致命陷阱，pandas.get_dummies 是数据科学家工具箱中一把锋利但需要技巧的双刃剑。本教程将带你深入其核心，规避最常见的错误，掌握性能优化的秘诀，并深度对比其与 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 的优劣。
【Pandas】pandas get_dummies
weixin_39648905的博客
12-07 1234
`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 get_dummies用法及代码示例
weixin_44852067的博客
12-30 6965
get_dummies 是 pandas 实现one hot encode的方式 ​ one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种特征取值都看成一种状态，若指定离散特征中有N 个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只 会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。 1.语法结构 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=.
pandas.get_dummy
qq_30868235的博客
05-20 891
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...
python中的get_dummies实战
weixin_41643439的博客
11-10 1643
版权声明：欢迎去我的新家https://www.jianshu.com/u/906a78709f1d    https://blog.youkuaiyun.com/dongyanwen6036/article/details/78555163 一、实践      离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特...
python 虚拟变量（Dummy）/热编码（one-hot encoding）
weixin_51004291的博客
02-27 2162
对于分类，pandas 编码有一种非常简单的方法，就是 get_dummies 函数。get_dummies 函数会自动变换所有具有对象类型（比如字符串）的列或所有分类的列，而分类特征的每个可能取值都会被扩展为一个新特征，并且每一个新特征只有 0、1 两种取值。这个过程就是虚拟变量的生成过程。
python pandas.get_dummies
qq_45756632的博客
12-31 324
一、实践      离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1...
python中get_dummies实践
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Gunther的博客
11-16 2万+
一、实践      离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1} 使用pandas
get_dummies（）用法
BIT_mk的博客
07-19 5587
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。
get_dummies函数介绍
ymkfjuyhbh的博客
08-19 2万+
pd.get_dummies相当于onehot编码，常用与把离散的类别信息转化为onehot编码形式。 官方文档： def get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=...
python--链表--虚拟头节点dummy（哑节点）
weixin_43600245的博客
06-27 4343
例如：链表 head = [1,2,3,4,5]，需要删除倒数第 5 个结点，也就是第一个节点。按照算法逻辑，应该首先找到倒数第 6 个节点。但由于头节点不存在前驱节点，因此我们需要在删除头节点时进行特殊判断。 但是添加一个哑节点（dummy node），让它的next 指针指向链表的头节点。这样一来，头节点的前驱节点就是哑节点本身。设置虚拟头节点： 案例 给你一个链表，删除链表的倒数第 个结点，并且返回链表的头结点。 输入：head = [1,2,3,4,5], n = 5 输出：[2
get_dummies() --- pandas提供对one-hot编码的函数
m0_47901124的博客
01-19 551
官网文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html# pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 参数： data：array-like, Series, or DataFra
python文字处理dummy_python – 使用’dummy’变量创建数学函数,以便稍后进行评估...
weixin_39946313的博客
12-17 1065
我试图在python中创建一个函数,它将添加一堆数学术语,其中包括一些任意变量名称,在构造完整的东西之后进行评估.所以举个例子def transform(terms, xterm):function=.5step=termsodd=1while step>0:function+=(2/odd*np.pi)*np.sin(odd*np.pi*xterm)odd+=2step-=1return ...
# （13）使用pandas的get_dummies函数将分类变量转换为哑变量（one-hot编码）
最新发布
11-14
`pandas` 的 `get_dummies` 函数可将分类变量转换为哑变量（one-hot 编码），该函数能把拥有不同值的变量转换为 0/1 数值，以此区分不同类别。其函数原型如下： ```python pandas.get_dummies(data, prefix=None, ...
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