pandas_getdummies()

优快云博客解析
最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布
转载 最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布 · 214 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010712012/article/details/83002388

本文解析了优快云上一篇关于算法标注工程师职责的博客,深入探讨了算法标注流程与技巧,为读者提供了宝贵的行业洞见。
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 5789
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-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。
【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独热编码
-
09-25 577
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。
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】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
科技改变人类，技术成就未来
08-04 1579
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的get_dummies
热门推荐
昆兰.沃斯 的博客
05-20 2万+
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...
Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1404
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用于机器学习的特征处理
听海边涛声
03-13 402
pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型.pdf
11-27
TSIA 022.1—2021 工业互联网标识解析顶级节点服务能力成熟度第1部分：模型
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
11-27
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
11-27
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
沱江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
nuscene-infos-vals
11-27
nuscene-infos-vals
基于SpringBoot+Mybatis框架的私人影院预约系统.zip
11-27
基于SpringBoot+Mybatis框架的私人影院预约系统.zip
51单片机c源码-独立式键盘控制步进电机实验
11-27
51单片机c源码-独立式键盘控制步进电机实验
电容测量电路Multisim仿真实例
最新发布
11-27
提供了一个电容测量电路的Multisim仿真实例，旨在帮助用户理解和实践电容测量电路的设计与仿真。通过这个仿真实例，您可以学习如何使用Multisim软件进行电路仿真，并掌握电容测量电路的基本原理和操作方法。 资源内容 电容测量电路Multisim仿真实例：包含了一个完整的电容测量电路的Multisim仿真文件，用户可以直接打开并运行仿真。 使用说明 下载资源：点击下载链接，获取电容测量电路的Multisim仿真文件。 安装Multisim：确保您已经安装了Multisim软件，如果没有安装，请先下载并安装Multisim。 打开仿真文件：在Multisim中打开下载的仿真文件，即可开始仿真。 运行仿真：根据需要调整电路参数，运行仿真并观察结果。 适用人群 电子工程专业的学生和教师 对电路仿真感兴趣的爱好者 需要进行电容测量电路设计的工程师
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
11-27
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”展开，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量问题，并提供了完整的Matlab代码实现。文中详细探讨了多目标运动建模、轨迹仿真、测量数据生成及跟踪算法的验证方法，旨在为雷达、无人机编队、智能监控等领域的多目标跟踪技术提供仿真基础与评估手段。研究强调高动态目标间的协同运动特性及复杂环境下的可观测性分析，结合实际应用场景提升跟踪系统的鲁棒性与精度。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力，从事自动化、电子信息、航空航天、智能交通等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如JPDA、IMM、PHD滤波等）的性能评估与仿真验证；②支撑无人机编队控制、空中交通管理、军事防御系统中的目标轨迹预测与感知研究；③作为科研项目、毕业设计或学术论文的技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注目标运动模型构建、噪声处理与测量仿真部分，可进一步扩展至不同编队拓扑与干扰环境下的跟踪效果对比分析。
_pandas_datetime_CAPI
07-25
在 Pandas 中，`datetime` 相关的功能主要通过 `pandas.Timestamp`、`pandas.Timedelta` 和 `pandas.DatetimeIndex` 等类来实现。这些类提供了对日期和时间的高效操作。然而，Pandas 的 C API 并不直接暴露给用户，而是作为内部接口供底层开发和性能优化使用。 对于与 `datetime` 相关的 C API，其主要用途是提供对 `datetime` 类型数据的底层访问和操作能力。这些接口通常用于扩展 Pandas 或与底层 C/C++ 代码交互。以下是一些常见的使用场景和注意事项： 1. **访问 `datetime` 数据的底层表示** Pandas 使用 `int64` 类型存储 `datetime64[ns]` 数据，其值表示从 Unix 纪元（1970-01-01）开始的纳秒数。通过 C API，可以直接访问这些底层值，例如： ```c int64_t value = pandas_timestamp_value(timestamp_obj); ``` 2. **创建和操作 `datetime` 对象** 可以通过 C API 创建 `pandas.Timestamp` 对象，并对其进行基本操作，例如： ```c pandas_Timestamp *ts = pandas_Timestamp_new(2023, 1, 1, 0, 0, 0, 0); ``` 3. **处理时区信息** Pandas 支持带有时区信息的 `datetime` 对象。通过 C API，可以设置或获取时区属性： ```c pandas_Timestamp_set_timezone(ts, "UTC"); const char *tz = pandas_Timestamp_get_timezone(ts); ``` 4. **与 NumPy 的 `datetime64` 交互** Pandas 的 `datetime` 功能基于 NumPy 的 `datetime64` 类型。C API 提供了将 Pandas 对象转换为 NumPy 数组的功能： ```c numpy_datetime64_t np_dt = pandas_timestamp_to_numpy(ts); ``` 5. **性能优化** 在需要高性能的场景中，C API 可以绕过 Python 的解释器，直接操作底层数据结构。例如，在处理大规模时间序列数据时，可以通过 C API 实现高效的循环计算。 6. **注意事项** - 使用 C API 需要对 Python 的 C 扩展机制有一定了解。 - 底层接口可能随着 Pandas 版本更新而发生变化，因此需要密切关注文档更新。 - 建议优先使用 Pandas 提供的高级接口，只有在性能瓶颈明显时才考虑使用 C API。 有关更详细的文档和使用示例，可以参考 Pandas 的官方文档和源代码中的 `pandas/_libs` 目录。这些资源提供了与 `datetime` 相关的 C API 的具体实现和使用方法。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值