Hướng dẫn which command is used to get the dummy variable in python? - lệnh nào được sử dụng để lấy biến giả trong python?
Xem thảo luận Show Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc Explanation: Bàn luận
prefix_sep = phân tách giá trị dữ liệu.
Xem xét dữ liệu Python3Thực hiện các hoạt động trên dữ liệu để lấy người giả Ví dụ 1: & nbsp; >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 00 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 01 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]7 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]8 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]9 >>> pd.get_dummies(s1) a b 0 1 0 1 0 1 2 0 00 >>> pd.get_dummies(s1) a b 0 1 0 1 0 1 2 0 01 Output:
>>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 04 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 05 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 06 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 07 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 08 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 09 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]1 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]3__ Python3Thực hiện các hoạt động trên dữ liệu để lấy người giả Ví dụ 1: & nbsp; >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 00 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 01 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]9 >>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True) a b NaN 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 14 >>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True) a b NaN 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 15 Output:
>>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 04 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 05 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 06 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 07 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 08 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 09 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]1 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]3__ Python3Thực hiện các hoạt động trên dữ liệu để lấy người giả Ví dụ 1: & nbsp; >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 00 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 01 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]7 >>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2']) C col1_a col1_b col2_a col2_b col2_c 0 1 1 0 0 1 0 1 2 0 1 1 0 0 2 3 1 0 0 0 12 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 08 >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], ... 'C': [1, 2, 3]})7 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], ... 'C': [1, 2, 3]})5 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], ... 'C': [1, 2, 3]})5 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]6 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]7 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 01 >>> pd.get_dummies(s) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 08 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 03 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 05 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]0 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 07 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 08 >>> s1 = ['a', 'b', np.nan]9 >>> pd.get_dummies(s1) a b 0 1 0 1 0 1 2 0 00 >>> pd.get_dummies(s1) a b 0 1 0 1 0 1 2 0 01 Output: Chuyển đổi biến phân loại thành các biến giả/chỉ báo. Dữ liệu để có được các chỉ số giả. Chuỗi để nối các tên cột DataFrame. Vượt qua danh sách có độ dài bằng số lượng cột khi gọi get_dummies trên DataFrame. Ngoài ra, tiền tố có thể là một tên cột ánh xạ từ điển thành tiền tố. Nếu thêm tiền tố, dấu phân cách/dấu phân cách sử dụng. Hoặc vượt qua danh sách hoặc từ điển như với tiền tố. Thêm một cột để chỉ ra NAN, nếu NAN sai bị bỏ qua. Tên cột trong khung dữ liệu được mã hóa. Nếu các cột không có thì tất cả các cột có đối tượng, chuỗi hoặc danh mục DTYPE sẽ được chuyển đổi. Sparsebool, mặc định saibool, default FalseCho dù các cột được mã hóa giả phải được hỗ trợ bởi >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')), drop_first=True) b c 0 0 0 1 1 0 2 0 1 3 0 0 4 0 02 (đúng) hoặc một mảng numpy thông thường (sai).drop_firstbool, mặc định saibool, default False Có nên đưa Dummies K-1 ra khỏi các cấp phân loại K bằng cách loại bỏ cấp độ đầu tiên. DTYPedType, mặc định np.uint8dtype, default np.uint8Kiểu dữ liệu cho các cột mới. Chỉ cho phép một DTYPE duy nhất. ReturnSdatAframeDữ liệu mã hóa giả. Ghi chú Tham khảo Hướng dẫn sử dụng để biết thêm ví dụ.the user guide for more examples. Ví dụ >>> 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 >>> pd.get_dummies(s1, dummy_na=True) a b NaN 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 >>> df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], ... 'C': [1, 2, 3]}) >>> pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2']) C col1_a col1_b col2_a col2_b col2_c 0 1 1 0 0 1 0 1 2 0 1 1 0 0 2 3 1 0 0 0 1
>>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa'))) a b c 0 1 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 3 1 0 0 4 1 0 0 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abcaa')), drop_first=True) b c 0 0 0 1 1 0 2 0 1 3 0 0 4 0 0 >>> pd.get_dummies(pd.Series(list('abc')), dtype=float) a b c 0 1.0 0.0 0.0 1 0.0 1.0 0.0 2 0.0 0.0 1.0 Làm thế nào để bạn tạo một biến giả trong Python?Để chuyển đổi các biến phân loại của bạn thành các biến giả trong python, bạn c một phương thức sử dụng pandas get_dummies (). Ví dụ: nếu bạn có biến phân loại giới tính, trong dataFrame của bạn có tên là DF DF, bạn có thể sử dụng mã sau để tạo các biến giả: df_dc = pd. get_dummies (df, cột = ['giới tính']).use Pandas get_dummies() method. For example, if you have the categorical variable “Gender” in your dataframe called “df” you can use the following code to make dummy variables: df_dc = pd. get_dummies(df, columns=['Gender']) .
Làm thế nào để bạn có được một hình nộm trong gấu trúc?Cú pháp của gấu trúc nhận được người giả rất đơn giản. Bạn gọi hàm là pd.get_dummies ().pd. get_dummies() .
Chức năng nào được sử dụng để có được người giả?Chuyển đổi biến phân loại thành các biến giả/chỉ báo.Dữ liệu để có được các chỉ số giả.Chuỗi để nối các tên cột DataFrame.Vượt qua danh sách có độ dài bằng số lượng cột khi gọi get_dummies trên DataFrame.
Một biến giả trong gấu trúc là gì?Một biến giả trong gấu trúc là một biến chỉ báo chỉ lấy giá trị, 0 hoặc, 1, để cho biết liệu một biến phân loại riêng biệt có thể lấy một giá trị cụ thể hay không.Để tạo một biến giả trong một khung dữ liệu nhất định trong gấu trúc, chúng tôi sử dụng hàm get_dummies ().an indicator variable that takes only the value, 0 , or, 1 , to indicate whether a separate categorical variable can take a specific value or not. To create a dummy variable in a given DataFrame in pandas, we make use of the get_dummies() function. |