pandas.get_dummies 的用法

最新推荐文章于 2025-11-01 10:12:33 发布
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本文详细探讨了优快云上一篇关于人工智能算法标注的博客，讲解了如何基于给定的博客内容生成新标题、摘要、关键词和标签。内容涵盖了人工智能领域的多个方面，包括算法标注、信息抽取、关键信息提炼等技术，旨在帮助读者提升在AI领域的知识和技能。

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Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程
皓月照山川的博客
07-30 1465
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
11-08 731
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
xusworld的专栏
06-30 1502
Convert categorical variable into dummy/indicator variables参数data : array-like, Series, or DataFrameprefix : string, list of strings, or dict of strings, default NoneString to append DataFrame column ...
利用Python实现K-Means聚类并进行图形化展示
热门推荐
weixin_42500276的博客
09-13 2万+
利用K-means进行聚类，显示聚类结果的各类别的数量，最终进行图形化展示 。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats import cx_Oracle from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler...
聚类分析实验（二）matplotlib绘图可视化
weixin_42927719的博客
03-28 4296
matplotlib是python一个很强大的绘图工具，因为项目的最后要实现将聚类结果可视化输出，所以先学习了一下matplotlib的基本操作。 分享一份很细致地matplotlib可视化教程始终不忘初心的博客 参数 axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 font: 字体集（font...
特征提取之pd.get_dummies()用法
BigData_Mining的博客
01-29 2万+
背景： 在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分，而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。于...
聚类算法
weixin_46072106的博客
12-11 2032
1. 简介 1.1 现实中的应用 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别 基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序 图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段 1.2 定义 聚类算法： 一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。 1.3 聚类算法与分类算法最大的区别 聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 1.4 聚类算法api初步使用 sklearn.cluster.KMean
pandas___get_dummies详解
qq_41768644的博客
11-01 935
get_dummies方法详解
pd.get_dummies
weixin_44012667的博客
07-04 1746
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。
【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 1656
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】pandas get_dummies
weixin_39648905的博客
12-07 1268
`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。
LabVIEW锁相放大器及其应用
01-03
代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程，并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术，其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数，实现对微弱信号的频率锁定，同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统，其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能，配备虚拟化操作界面，并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程，用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中，主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境，能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件，可以快速构建锁相放大器的用户操作界面，并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象，参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能，信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中，系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在边缘计算环境中，利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略，并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度，将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器，从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计（如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法）、性能评估指标（如能耗、延迟、资源利用率）以及仿真实验结果分析等内容，旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化；②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计；③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现，优化系统延迟与能耗。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现细节与仿真参数设置，同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果，以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
JAVA网上购书平台-下载即用.zip
最新发布
01-03
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城，网上购书系统 图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统图书商城，网上购书系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实时监测系统设计：实现高效安全的生产状态监控
01-03
内容概要：本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控系统，旨在实现对生产车间中人员位置、设备运行状态及其他关键物体的实时监测与智能管理。系统通过采集和标注车间环境数据，利用PyTorch框架进行模型训练，并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析，最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程，并探讨了与ROS、MES系统集成的应用前景。; 适合人群：具备一定计算机视觉与深度学习基础，从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员，尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员； 使用场景及目标：①在制造车间实现人员行为监控与安全预警；②实时检测设备运行状态，及时发现停机或异常；③构建智能化监控平台，提升生产管理效率与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作，重点关注模型选型差异、数据增强策略及多系统集成方法，同时可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
01-03
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化：多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
SAP Adobe Form开发例子
01-03
SAP Adobe Form开发例子
（全新整理）上市公司绿色全要素生产率数据（2007-2024年）数据格式：面板数据，excel、dta
01-03
1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/155912894 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
pd.get_dummies()的使用
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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