熊猫：得到傻瓜

Posted 2023-02-23

【中文标题】熊猫：得到傻瓜

【英文标题】：Pandas: Get Dummies

【发布时间】：2016-07-17 01:24:58

【问题描述】：

我有以下数据框：

   amount  catcode    cid      cycle      date     di  feccandid    type
0   1000    E1600   N00029285   2014    2014-05-15  D   H8TX22107   24K
1   5000    G4600   N00026722   2014    2013-10-22  D   H4TX28046   24K
2      4    C2100   N00030676   2014    2014-03-26  D   H0MO07113   24Z

我想为type 列中的值创建虚拟变量。大约有 15 个。我试过这个：

pd.get_dummies(df['type'])

它返回这个：

           24A  24C  24E  24F  24K  24N  24P  24R  24Z
date                                    
2014-05-15  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2013-10-22  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2014-03-26  0    0    0    0    0    0    0    0    1

我想要为Type 中的每个唯一值创建一个虚拟变量列

【问题讨论】：

你不是说pd.get_dummies(df['type'])吗？

是的！谢谢。现在有没有办法将它添加到我的 df 中，或者我应该只是加入？

你希望最终的 df 看起来像什么？

新的 fd 应该在新的 df 中包含虚拟列

所以你可以join 然后：df.join(pd.get_dummies(df['type']))

【参考方案1】：

你可以试试：

df = pd.get_dummies(df, columns=['type'])

【参考方案2】：

考虑我有以下数据框：

   Survived  Pclass     Sex   Age     Fare
0         0       3    male  22.0   7.2500
1         1       1  female  38.0  71.2833
2         1       3  female  26.0   7.9250
3         1       1  female  35.0  53.1000
4         0       3    male  35.0   8.0500

get_dummies有两种实现方式：

方法一：

one_hot = pd.get_dummies(dataset, columns = ['Sex'])

这将返回：

   Survived  Pclass  Age     Fare  Sex_female  Sex_male
0         0       3   22   7.2500           0         1
1         1       1   38  71.2833           1         0
2         1       3   26   7.9250           1         0
3         1       1   35  53.1000           1         0
4         0       3   35   8.0500           0         1

方法二：

one_hot = pd.get_dummies(dataset['Sex'])

这将返回：

   female  male
0       0     1
1       1     0
2       1     0
3       1     0
4       0     1

【参考方案3】：

请尝试：

type_dummies = pd.get_dummies(df['type'],drop_first=True)  
df = pd.concat([df,type_dummies],axis=1)