udacity 深度学习课程实战项目之预测共享单车的使用情况

最新推荐文章于 2025-06-20 11:58:16 发布
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本文深入解析了Pandas库中get_dummies函数的使用方法及参数详解，包括data、prefix、columns等关键参数的解释，帮助读者掌握如何进行数据预处理中的类别变量转换。

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题目
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知识点
1、pd.get_dummies
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
参数
data : array-like, Series, or DataFrame
输入的数据
prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
get_dummies转换后，列名的前缀
*columns : list-like, default None
指定需要实现类别转换的列名
dummy_na : bool, default False
增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值
drop_first : bool, default False
获得k中的k-1个类别值，去除第一个

Pandas中的get_dummies()函数实战应用详解
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05-13 5581
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。
自动驾驶规划控制（PnC）技术详解与实战
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05-27 501
精确定义：自动驾驶规划与控制（PnC）是指车辆根据感知系统获取的实时环境信息（如其他车辆、行人、交通信号灯、道路边界等）、高精度地图数据（HD Map）以及全局导航指令（如目的地），自主地进行驾驶决策（例如，是否换道、何时超车）、行为规划（确定一系列驾驶动作）、路径规划（生成具体的行驶轨迹），并最终生成精确的控制指令（如油门、刹车、转向角度）以操控车辆按照预定轨迹安全、平稳、高效行驶的全过程。在自动驾驶系统架构中的位置。
【Pandas】pandas get_dummies
weixin_39648905的博客
12-07 1126
`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-getdummies
m0_69378371的博客
04-21 758
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。
pandas中的get_dummies方法
IT荻的博客
10-10 2万+
参考：https://blog.youkuaiyun.com/u010665216/article/details/78635664?utm_source=copy https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/52836051 pandas中有一种get_dummies的方法： pandas.get_dummies(data, prefix=None, ...
pandas的get_dummies
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简单说一下：虚拟变量    哑变量    dummy Variable    这三个一个意思。 我总结一下我的理解：就是添加原来数据中没有的变量，但是这并不是意味着可以随意添加，应该是根据原来的数据进行转换。 例如：将一个变量Embarked，根据它的值（C、Q、S）转换为Embarked_C、Embarked_Q、Embarked_S三个变量（转化后有默认名，也可以利用prefix来自己修改...
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pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法
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今天小编就为大家分享一篇pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas get_dummies用法及代码示例
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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=.
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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...
Python学习笔记——pandas中get_dummies()的用法
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原文链接在此 可以看到get_dummies 默认就是所有变量都转了 默认转了以后的变量用columns名_数值名表示 其中参数predix： prefix : 给输出的列添加前缀，如prefix=“A”,输出的列会显示类似 prefix_sep : 设置前缀跟分类的分隔符sepration，默认是下划线"_" df = pd.DataFrame([ [‘green’ , ‘A’], [‘red’ , ‘B’], [‘blue’ , ‘A’]]) pd.get_dummies(df,prefix =
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dummiesNewData = pandas.get_dummies( newData, columns=[‘症状’], prefix=[‘症状’], prefix_sep=’_’ ) # 注意陷阱哇 在给新的观测数据进行转换时，一定要加上下面的代码 newData[‘症状’] = newData[‘症状’].astype( ‘category’, categories=data[‘症状...
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【Pandas】pandas.get_dummies详解与实战应用：类别数据的独热编码神器，用于将类别变量转换为独热编码（one-hot encoding），即将每个类别值转换为一个新的列
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在数据分析和处理过程中，尤其是机器学习模型构建时，常常需要将类别特征转换为数值特征。pandas.get_dummies 是 Pandas 提供的一个函数，用于将类别变量转换为独热编码（one-hot encoding），即将每个类别值转换为一个新的列。本文将详细介绍 pandas.get_dummies 的用途和用法，包括其参数详解、示例代码以及进阶使用技巧。
pandas.get_dummies 的用法
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  pandas.get_dummies 的用法   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.DataFram...
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Pandas.get_dummies 用法简单介绍 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 1 主要参数介绍： data : array-like, Series, or Da...
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