Pandas的get_dummis

最新推荐文章于 2025-07-30 21:33:20 发布

lsyyt1994

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文章标签： python Pandas

本文介绍了get_dummies函数的应用场景，通过将分类变量转换为0/1数值的方式，解决了数值大小不代表实际意义的问题，便于进行数据分析。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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：

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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

5602

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

555

pandas.get_dummies函数用来把可以分类信息转换成0和1矩阵。

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pd.get_dummies

weixin_44012667的博客

07-04

1473

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.get_dummies函数用法详细解答（实践）

studyvcmfc的专栏

10-19

1231

pandas.get_dummies函数用法详细解答（实践） pandas.get_dummies函数用法详细解答（实践）_skywf的博客-优快云博客

pandas get_dummies用法及代码示例

weixin_44852067的博客

12-30

6800

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

weixin_39648905的博客

12-07

1139

`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。

Python Pandas.get_dummies函数解析与实战教程

皓月照山川的博客

07-30

1150

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。

Python库 | pandas_market_calendars-0.8-py2.py3-none-any.whl

02-18

from pandas_market_calendars import get_calendar nyse = get_calendar('NYSE') is_trading_day = nyse.is_open_on_date('2022-12-25') # 返回 False，因为2022年12月25日是圣诞节 ``` 6. **扩展性**： `...

极简pandas库get_dummies

jixiaoyu0209的博客

01-30

621

是 Pandas 库中用于将分类变量转换为虚拟/指示变量的函数。在统计学中，虚拟变量（或称哑变量）是一种将分类数据转换为可以用于建模的数值数据的方法。每个类别都会被转换为一组新的二元列，其中每个列代表一个类别级别。将分类变量 ‘A’ 和 ‘B’ 转换为虚拟变量，并为每个虚拟列添加了前缀 ‘prefix_A’ 和 ‘prefix_B’。

使用pandas的get_dummies函数对分类特征进行OneHot编码和哑编码

胖胖大海的博客

04-17

2235

get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 常用参数解释： data: DataFrame或Series对象 prefix: 编码后特征名称的前缀 prefix_sep: 编码...

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...

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

3854

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

pd.get_dummies()用法

热门推荐

lindaicoding的博客

07-13

3万+

在数据的预处理过程中，我们需要将一个特征变量变为计算机能读懂的特征距离。 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 详细参数： prefix：str, list of str, 或 dict of str, 默认为 None 用于追加DataFrame列名称的字符串。 prefix_s

pd.get_dummies()方法将数据变成了布尔值，想进一步把数据转成0/1

qq_63075864的博客

01-03

522

但是我的dataFrame是只有float类型的列跟bool类型的列，为什么转不了我也不太清楚，我猜测是转的时候将True跟False识别成字符串了……很容易理解，apply处理的是整列，而我写的lambda针对的是某个值，不匹配，所以报错才会说ambiguous（对数据的处理模糊，不知道要处理谁）这会导致什么问题呢，比如说我想将这个dataFrame的类型转成torch.float32，会出错，如下：。早期的pd.get_dummies()方法是将数据变成0/1的，这时候没什么问题。

pd.get_dummy()函数使用

qq_45759229的博客

04-08

947

但是这里有个缺陷，就是返回的值全是bool型的，如果想把这个结果转成0和1。

数据处理之get_dummise方法的应用

执的博客

09-11

2142

get_dummies是pandas中的一个功能，它可以在现有的数据集上添加虚拟变量，让数据集变成可以用的格式。 get_dummies很聪明，它把字符串类型的特征拆分开，如把单位性质分为 “单位性质_Federal-gov”,''单位性质_Local-gov''等，如果样本人群的工作单位是联邦政府，那么’‘单位性质_Federal-gov’‘这个特征的值就是1，而其它的工作单位性质的特征值就会是0，这样就把字符串巧妙地转换成了0和1这两个整型数值。 ...

【Python】数据预处理之将类别数据转换为数值的方法（含Python代码分析）

wzk4869的博客

09-28

1万+

【Python】数据预处理之将类别数据转换为数值的方法（含Python代码分析）

解决get_dummies得到结果全部是布尔值的问题

zly_Always_be的博客

12-04

4680

用pandas中的get_dummies()方法对离散的字符型特征做独热编码处理，碰到一个问题：编码出来的结果不是0、1，全是布尔型的True和False，查了网上很多资料，解决问题后特此记录。

分类变量的处理（0-1编码）

学习记录，厚积薄发

12-05

4937

我们在实际的数据预处理的时候，经常需要对分类变量进行0-1编码，正如下图的属性列Fruit。今天我们来介绍pandas中的get_dummies()方法，可以轻松实现0-1编码。先构建一个简单的DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Integer Feature':[0,1,2,1], 'Fruit':['apple','banana','watermelon','banana']}) df

raceback (most recent call last): File "E:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3802, in get_loc return self._engine.get_loc(casted_key) File "pandas\_libs\index.pyx", line 138, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\index.pyx", line 165, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5745, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item File "pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 5753, in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item