对于pandas，我编写了下面的代码，以便转换所有分类特征。但是，当我在我的数据集上运行它并检查数据类型后，什么都没有改变。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-08-31得票数 0
我希望在循环中使用for将分类变量转换为虚拟变量。但是，下面的代码并不转换数据格式。data_cleaner:我知道for循环中的迭代器只是一个临时变量是否必须为每个数据文件手动运行get_dummies？Pandas get_dummies不提供inplace选项。
浏览 3提问于2018-05-15得票数 0
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1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],]pd.get_dummies(original_array).values
但它有一个缺点，即缺少的索引在最终矩阵中没有表示为列(例如，在本例中为0，1)。如果我们假设预先知道所需“<e
浏览 1提问于2021-10-08得票数 1
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我尝试使用Pandas get_dummies对数据集中的列进行编码，但它返回0，因为它没有过滤列中数组中的每个关键字。import pandas as pdmetadata = pd.read_csv('moviesNew1.csvpd.get_dummies(metadata,
prefix_sep="__",columns=cat_col
浏览 0提问于2019-05-07得票数 1
pandas.get_dummies为每个类别值发出一个伪变量。有没有什么自动的，简单的方法让它只创建N-1个虚拟变量？(随意去掉一个“基线”变量)？
需要避免数据集中的共线性。
浏览 0提问于2015-07-19得票数 21
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我有一个数据帧，看起来像这样：本质上，cols和C需要成为伪变量，头文件为B_x、B_y、C_a、C_b。该函数与get_dummies()在pandas中的工作方式几乎完全相同，只有一个主要区别:对于创建的所有伪变量，我需要A列中的值，其中值应为1。我尝试过在数据集上使用get_dummies()，然后使用df.mask将所有的1都改为df.A，但是这非常慢(大约10分钟)。
浏览 11提问于2019-03-27得票数 0
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我正在对一个包含大约18个不同类型值的分类列进行一次热编码。我只想为那些值创建新列，这些值显示的值超过某个阈值(假设为1%)，并创建另一个名为other values的列，该列的值为1如果值不是那些频繁的值。
我在用Pandas和Sci-kit学习。我已经探索过熊猫get_dummies和sci的one hot encoder，但是我想不出如何将不那么频繁的值绑定到一个列中。
浏览 5提问于2017-04-10得票数 6
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给定类型为str的Pandas，我希望对str.split返回的结果进行排序。然而，我在Pandas中找不到这类功能。还有其他想法吗？
另一个想法是使用函数get_dummies，然后重新设置列，最后执行类似于join_dummies的操作。
浏览 3提问于2016-05-02得票数 4
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我的问题类似于这个帖子Create dummies from column with multiple values in pandas 目标:我想在下面产生类似的结果，但使用dask 在熊猫中 importpandas as pd
df = pd.DataFrame({'fruit': ['Banana, , Apple, Dragon Fruit,,,', 'Kiwi,', 'Lemon, Apple0 0 0
浏览 8提问于2020-10-07得票数 1
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如何从存储在Pandas DataFrame中的分类数据中为巨大的特征向量(50000 X 100000)创建CSR/COO格式的稀疏矩阵？我使用Pandas get_dummies()函数创建特征向量，但它返回一个MemoryError。我如何避免这种情况，而是以稀疏矩阵CSR格式生成它？
浏览 1提问于2015-11-10得票数 3
我有一个pandas dataframe，其中一列包含每个实例的唯一字符串列表：为了完成这项任务，我从特性中包含的所有列表中创
浏览 18提问于2018-06-14得票数 0
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我有一组数据格式，其中一个列包含一个分类变量。我想把它转换成几个虚拟变量，在这种情况下，我通常使用get_dummies。所发生的事情是，get_dummies查看每个数据中可用的数据，以找出有多少类别，从而创建适当数量的虚拟变量。然而，在我现在正在研究的问题中，我实际上提前知道了可能的类别是什么。我的问题是:是否有一种方法将类别的名称传递给get_dummies (或等效的函数)，这样，对于没有出现在给定数据names中的类别，它只
浏览 30提问于2016-05-25得票数 60
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具有以下数据格式：customer = ["Juan", "Pepe", "Luis"]columns=["cars", "customer", "price", 'year'])
我需要对分类变量cars和customer进行一次热编码，为此，我对这两列</
浏览 4提问于2022-05-12得票数 2
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尝试使用pandas交叉表函数运行这个简单的for循环。迭代目标是交叉表函数中的参数。它应该读取列的列表，并为每个列组合生成一个交叉表。但是相反，它将我的'i‘可迭代解释为列的文字标题，而不是它在迭代中应该是什么变量。我得到的错误是：'DataFrame‘对象没有'i’属性，因为它将'i‘读取为属性的文字名称，而不是从循环中读取应该存储在i<
浏览 1提问于2019-04-18得票数 1
问题是我有许多分类特性(列)，它们是字符串，我想对它们进行一次热编码。
我有18个特性(少数特征是整数，其他特性是字符串、分类特性)和一个输出列。
浏览 0提问于2019-01-07得票数 6
我正在使用statsmodel在python中做一个logistic回归模型。我使用get_dummies将我的分类变量转换为虚拟变量。如何为熊猫中的虚拟编码设置参考级别？import pandas as pd 'colors': pd.Series如何将“绿色”设置为虚拟变量的参考级别
浏览 0提问于2021-11-10得票数 0
我们可以看到以下列的特性名称：['apple', 'apple=', 'carrot', 'pear', 'pear=']pd.get_dummies(df)
carrot apple_3 apple_4 apple_ pea
浏览 0提问于2017-09-01得票数 2
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X_df.shape[1])]
/home/ubuntu/app/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/reshape/reshape.pyc in get_dummies(data, prefix, prefix_sep, dummy_na, columns, sparse, drop_first1214
浏览 0提问于2018-02-19得票数 2
我有一个数据集，其中有一列包含个人的姓名。我正在尝试创建一些基于每个名称是否包含特定字符串的虚拟变量。我有这些字符串的列表，并将names列提取为pandas序列。我正在尝试以下代码，但无法使for循环工作。有没有人能帮我指出我正在犯的错误？import pandas as pdnames = ds['name']
list = [
浏览 15提问于2020-01-06得票数 0
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df=pandas.DataFrame(data=[['male','blue'],['female','brown'],Out[16]: 0 male blue2 male black
使用函数get_dummies</e
浏览 0提问于2018-05-04得票数 11
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