pd.get_dummies函数

pd.get_dummies函数
pandas库是Python中数据分析的重要工具，其中pd.get_dummies（）函数是一个非
常有用的函数。

该函数将分类变量转换为哑变量，并以0和1表示分类变量的可能值。

在
本文中，将详细讨论pd.get_dummies（）函数的用法，实现和应用，同时也将讨论它的参数和返回值。

用法：
函数原型为：pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)
参数：
- data：DataFrame类型的数据集
- prefix：用于生成哑变量列名的前缀
- prefix_sep：用于分隔前缀和列名的分隔符
- dummy_na：是否为缺失值（NaN）创建一个哑变量列，默认为False
- columns：要进行哑变量转换的列名列表或名称或整数或布尔型索引器（表示哪些列是分类变量）
- sparse：是否生成稀疏数据，默认为False
- drop_first：是否通过删除第一个类别变量生成n-1列，以避免出现多重共线性问题，默认为False
- dtype：指定数据类型（返回数据的类型），如果没有给定，则根据数据推断类型。

返回值：
- DataFrame：包含哑变量的数据。

示例：
考虑一个数据集，包含学生的姓名、性别和城市，如下所示：
import pandas as pd
data = {"Name":["Sara", "John", "David", "Sandy", "Amber"], "Gender":["Female", "Male", "Male", "Female", "Female"], "City":["London", "Paris", "New York", "London", "Paris"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
这将产生以下输出：
Name Gender City
0 Sara Female London
1 John Male Paris
2 David Male New York
3 Sandy Female London
4 Amber Female Paris
现在，将对Gender和City列执行哑变量转换。

对于城市列，将使用前缀“city”，对于性别列，将使用前缀“gender”。

以下是使用pd.get_dummies（）函数的代码：
# 哑变量转换
dummies = pd.get_dummies(df, prefix=["gender", "city"], columns=["Gender", "City"])
# 打印哑变量转换后的数据
print(dummies)
在输出的数据中，Gender和City列被替换为相应的哑变量列。

例如，
“gender_Female”列代表“Gender”列的“Female”值，然后使用0或1进行编码。

这可以帮助将分类变量转换为可处理的数据形式，以利用各种数据分析方法。