Pandas -使用'get_dummies‘合并行和添加列

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，使得数据处理变得更加简单和高效。'get_dummies'是Pandas中的一个函数，用于将分类变量转换为虚拟变量。

虚拟变量是指将分类变量的每个取值都拆分为一个新的二进制变量，用于表示原始变量的取值情况。在实际应用中，虚拟变量常用于机器学习和统计分析中，以便更好地处理分类变量。

使用'get_dummies'函数可以将一个包含分类变量的DataFrame或Series转换为虚拟变量。它会自动识别分类变量，并为每个不同的取值创建一个新的列，列名以原始变量的取值为前缀。对于原始数据中的每一行，如果该行的分类变量取值为对应列名的取值，则在该列中标记为1，否则标记为0。

'get_dummies'函数的语法如下：

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

参数说明：

• data：要转换的DataFrame或Series。
• prefix：新列名的前缀，默认为None。
• prefixsep：新列名的前缀与原始变量取值之间的分隔符，默认为''。
• dummy_na：是否为缺失值创建一个新列，默认为False。
• columns：指定要转换的列名列表，默认为None，表示转换所有列。
• sparse：是否使用稀疏矩阵表示虚拟变量，默认为False。
• drop_first：是否删除第一个虚拟变量列，默认为False。
• dtype：指定新列的数据类型，默认为None，表示自动推断。

使用'get_dummies'函数可以方便地将分类变量转换为虚拟变量，从而在数据分析和机器学习中更好地处理这些变量。在实际应用中，可以根据具体的场景和需求选择是否删除第一个虚拟变量列，以及是否为缺失值创建新列。

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