pandas_getdummies()

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pandas中利用get_dummies()进行独热编码（One-Hot encoding） 在机器学习分类任务中，经常存在一个特征有多个分类变量值，例如在kaggle中的Titanic比赛数据中，Embarked的值有S,C,Q。我们这个时候要对离散型数据进行onehot编码处理，至于onehot编码的优点以及为什么要用onehot编码？可以参考这篇博文：数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding） 一、onehot的优点        onehot编码的优点可以总结 阅读详情

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Pandas中的get_dummies()函数实战应用详解 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。 阅读详情

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