pandas.get_dummies 的用法

最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布
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#python #机器学习

博客主要围绕pandas.get_dummies的用法展开，涉及数据分析领域。pandas.get_dummies是数据分析中常用的工具，掌握其用法对数据处理和分析有重要意义。
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】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-getdummies
m0_69378371的博客
04-21 901
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.get_dummies用法 (One-Hot Encoding)
UCASer
06-24 1万+
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...
Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1401
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_ get_dummies独热编码
2401_83026894的博客
11-08 708
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使用get_dummies进行one-hot编码的方法
12-24
使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class
pandas中get_dummies用法
youth06050的博客
07-27 1513
pandas.get_dummies（data，prefix = None，prefix_sep =’’，dummy_na = False，columns = None，sparse = False，drop_first = False，dtype = None ） 参数含义： data ： array-like，Series或DataFrame prefix ：string，字符串列表或字符串d...
Python学习笔记——pandas中get_dummies()的用法
doris_dingding的博客
07-09 6019
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 =
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。
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...
udacity 深度学习课程实战项目之预测共享单车的使用情况
chenguiyuan1234的博客
10-23 1274
题目 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 : s...
关于pandas.get_dummies
heisyi的博客
01-24 775
qqq
pandas中的get_dummies()函数
fly_Xiaoma的博客
04-05 3478
数据集中离散特征的编码分为两种情况： 离散特征的取值之间没有大小的意义（特征之间的欧式距离相同），比如color:[red,green]，可以采用one-hot的方法 离散特征的的取值有大小的意义（特征之间的欧式距离不同），比如size：[X,XL,XXL]，可以采用数值的映射{X:1,XL:2,XXL3}，这种方式就是LabelEncoder()的思想 对离散特征的处理可以采用两种方式...
pandas中的get_dummies方法
IT荻的博客
10-10 2万+
参考：https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78635664?utm_source=copy https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52836051 pandas中有一种get_dummies的方法： pandas.get_dummies(data, prefix=None, ...
【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 1574
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。
44_Pandas将分类变量转换为虚拟变量(get_dummies)
qq_18351157的博客
06-22 8013
44_Pandas将分类变量转换为虚拟变量(get_dummies) 要将分类变量（分类数据、定性数据）转换为 pandas 中的虚拟变量，请使用 pandas.get_dummies() 函数。 按字符串分类的性别等数据可以转换为男性为0，女性为1，多类特征可以转换为one-hot表达式。通常作为机器学习的预处理执行。 这里，将描述以下内容。 pandas.get_dummies()的基本用法 排除第一类：drop_first 缺失值NaN虚拟化：dummy_na 指定pandas.DataFrame的
pd.get_dummies()的使用
最新发布
09-01
我们被要求解释pandas库中的get_dummies()函数的使用方法。参考之前提供的引用，我们可以总结如下： get_dummies()函数用于将分类变量转换为哑变量/指示变量（dummy/indicator variables）。它常用于机器学习中的...
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