pandas.get_dummies函数用法详细解答（实践）

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本文介绍了pandas的get_dummies函数在特征提取中的应用，详细解析了One-Hot编码的概念，通过实例展示了如何使用get_dummies进行离散特征的编码。One-Hot编码将离散特征转换为多个二进制列，确保每个取值对应一列且仅有一列值为1。以学历为例，将小学、中学、大学、硕士、博士转化为五列，每列表示一种学历状态。

pandas.get_dummies函数用法详细解答（实践）

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one-hot encoding

        one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有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。举个例子，假设我们以学历为例，我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别，我们使用one-hot对其编码就会得到：



作者：轰鸣龙
链接：https://www.jianshu.com/p/5f8782bf15b1
 

特征提取之pd.get_dummies() - 简书

特征提取之pd.get_dummies() - 简书

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 5787
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
12-02 659
pandas.get_dummies函数用来把可以分类信息转换成0和1矩阵。
Pandas的get_dummis
lsyyt1994的博客
09-01 657
我理解get_dummies是将拥有不同值的变量转换为0/1数值。打个比方，小明有黄、红、蓝三种颜色的帽子，小明今天戴黄色帽子用1表示，红色帽子用2表示，蓝色帽子用3表示。但1、2、3数值大小本身是没有意义的，只是用于区分帽子的颜色，因此在实际分析时，需要将1、2、3转化为0、1，如下代码所示：  ...
【pandas】get_dummies函数
这个人很蓝
05-17 394
pandas的get_dummies函数类似于one-hot编码 import pandas as pd s = pd.Series(list('abca')) pd.get_dummies(s) >>> a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 s1 = ['a', 'b', np.nan] pd.get_dummies(s1) >>> a b 0 1 0 1 0 1 2 0 0 ...
get_dummies函数介绍
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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=...
pd.get_dummies
weixin_44012667的博客
07-04 1718
是pandas库中的一个函数，用于将分类变量（categorical data）转换为虚拟变量（dummy variables）或指示变量（indicator variables）。这些虚拟变量常用于机器学习和统计分析中，因为许多模型只能处理数值型数据，而不能直接处理分类数据。
Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1397
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。
pd.get_dummies函数介绍
weixin_43597208的博客
11-28 658
pd.get_dummies 是 pandas 中用于创建虚拟变量（哑变量）的函数。在机器学习和统计分析中，经常需要将分类变量转换为虚拟变量，以便在模型中使用。pd.get_dummies 可以方便地实现这一转换。
pd.get_dummies，pandas中getget_dummies的用法，python中处理离散值的方法，将文字特征转换成数字特征的方法
一起躺躺躺的博客
05-06 3926
需要用到pandas这个包，调用请提前下载 这个就是用独热编码来替换离散值特征。 例如，“MSZoning”包含值“RL”和“Rm”我们将创建两个新的指示器特征“MSZoning_RL”和“MSZoning_RM”，其值为0或1。根据独热编码，如果“MSZoning”的原始值为“RL”，则：“MSZoning_RL”为1，“MSZoning_RM”为0。 首先假如一个数据集有六个样本，每个样本两种特征，数据保存在‘111.csv’中，其中feature1是文字特征，分别为“bak” “bif” “ni
【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。
快速进行OneHot编码——get_dummies()函数
qq_51167531的博客
03-29 8553
当我们的数据中出现的离散的类别信息时，我们通常将其转化为onehot编码形式，以便于对于我们的模型能有更好的效果。 此处主要介绍的是pandas库中的一个函数——get_dummies()，它能直接将我们需要转换的列直接进行转换，下面来具体介绍： 1.参数说明 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) ..
get_dumines() 函数,用于将分类变量转换为哑变量
2301_81133727的博客
11-17 860
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。
get_dummies（）用法
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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】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。
pandas中的get_dummies()函数
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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...
pd.get_dummies()
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是 Pandas 库中用于独热编码（One-Hot Encoding）的函数。它的作用是将分类（离散）变量的每个不同取值都拓展为一个新的二进制特征（0或1），从而方便机器学习模型处理。列被独热编码为三个新的二进制列。在原始数据的每一行中，只有原始颜色对应的列为1，其余列为0。: 要进行独热编码的列的名称，如果指定，则只对这些列进行操作。: 生成的独热编码列的前缀和原始列名之间的分隔符。: 是否删除第一个独热编码列，以避免共线性问题。: 是否为原始数据中的缺失值生成独热编码列。: 生成的独热编码列的前缀。
pandas get_dummies用法及代码示例
weixin_44852067的博客
12-30 6964
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=.
【python】get_dummies()用法
最新发布
2401_86285609的博客
08-23 1164
👉 通俗点说：把字符串或类别列拆分成若干个二进制列（0 或 1），机器学习更容易处理。：要转换的数据（Series 或 DataFrame）：是否删除第一个类别（避免多重共线性，回归时常用）：指定要转换的列（DataFrame 时用）（Dummy Variables），也叫。：是否为缺失值生成一列（默认 False）→ 回归模型常用，避免虚拟变量陷阱。：前缀与值之间的分隔符（默认。
深入解析pandas中pd.get_dummies函数的用法与源码
`pd.get_dummies` 是 Python 中 pandas 库提供的一种非常强大且广泛使用的数据预处理工具，主要用于将分类变量（categorical variables）转换为虚拟变量（dummy variables）或称为独热编码（One-Hot Encoding）。...
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