Pandas get_dummies是否包含缺少类别的列？
Pandas的get_dummies方法是用于将具有类别特征的列转换为独热编码的新列。独热编码是一种常用的特征编码方法，将每个类别转换为一个新的二进制列，其中该类别存在时，对应的二进制位为1，否则为0。
在Pandas的get_dummies方法中，默认情况下，如果原始数据中的某一列存在缺失类别，则会在转换后的结果中生成一个新的列，用于表示缺失类别。该新列的名称通常为"列名_缺失类别值"。
这种处理方式可以帮助我们在数据处理过程中更好地管理缺失类别，并且不会对其他特征的编码产生干扰。通过观察缺失类别的新列，我们可以清晰地了解到数据中存在哪些缺失情况。
然而，Pandas的get_dummies方法在处理缺失类别时并没有提供专门的参数进行控制。如果你希望在转换过程中不生成用于表示缺失类别的新列，可以在调用get_dummies方法之前，对数据进行预处理，将缺失值用指定的值填充或者删除缺失值所在的行。
在腾讯云的相关产品中，与Pandas的get_dummies方法功能类似的是腾讯云人工智能开发平台（AI Lab）。AI Lab提供了丰富的数据处理和特征工程的能力，可以方便地对类别特征进行编码和转换。具体相关产品的介绍和使用方法可以参考腾讯云AI Lab的官方文档：https://cloud.tencent.com/product/ailab
相关·内容
举个例子： import numpy as np 'id': [1, 2, 3, 4],
'category3 4 0 1 我的问题是，有没有什么方法可以自动生成像df1_dummy这样的df2_dummy，它有'category_C'，'category_D‘列，
浏览 18提问于2020-04-13得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个包含21个不同列的banking_dataframe，其中一个是目标，其中10个是数字特征，10个是分类特征。我已经使用pandas的get_dummies方法将分类数据转换为one-hot编码。返回的dataframe有74列。现在，我想将编码的数据帧与原始数据帧合并，这样我的最终数据就应该有一个分类列的热编码值，但数据帧的原始大小是21列。Pandas的 to get_dummies函数：
对分类要素调用get_d
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
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。<code>A1</code>
我正在处理具有大量类别的相当大的数据。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
回答已采纳
1回答
我有一个由10000行组成的Pandas系列，其中填充了一个字母，从A到Z。但是，我想使用Pandas get_dummies为A、B和C创建虚拟数据帧。我该怎么做？我不希望获得列中所有行值的虚拟值，然后选择特定的列，因为该列包含其他冗余数据，这些数据最终会导致内存错误。
浏览 2提问于2015-11-03得票数 8
回答已采纳
我使用以下代码将数据集特征转换为整数： car_df = pd.DataFrame({'Integer Feature': [0,1,2,3,4,5],
'Categorical Feature': ['buying', 'maint', 'doors', 'persons', 'lug_boot', 'safety']}) 这起作用了。现在，我正在尝试创建一个决策树，并使用以下代码： from sklearn.tree imp
浏览 222提问于2021-03-29得票数 0
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
回答已采纳
1回答
机器学习中的分类属性预处理
、、、、
numpy.unique() vs Pandas.get_dummies()
numpy.unique()将数据转换为所有K类的数组，并将每个值的索引作为新列返回，而get_dummies()只创建具有(0,1)值的k列。
浏览 0提问于2018-02-24得票数 0
回答已采纳
10回答
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，它只会创建一个0列？
浏览 30提问于2016-05-25得票数 60
回答已采纳
需要知道需要做哪些更改，以便测试数据将具有相同级别的编码列，因为现在对work..it的预测训练因维度错误而失败。已在论坛中查看类似的查询..import sklearn#of lists
data = [[1001, 10,'Male',38], [2001, 15,'Male',50], [2004, 12,'FeMale',40]]
浏览 26提问于2019-07-11得票数 1
回答已采纳
2回答
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“列”的确切名称/索引(这里包括从0到6的所有整数)，那么从初始数组
浏览 1提问于2021-10-08得票数 1
回答已采纳
4回答
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
回答已采纳
1回答
C B Dframes = [df1, df2, df3, df4]
result = pd.concat(frames, sort=True) 但是我希望类别作为一个新列只出现一次
浏览 21提问于2019-01-31得票数 1
回答已采纳
由于使用的数据包含分类特征，因此我使用pandas框架(Get_dummies)对其进行编码。在此之后，我训练分类器。原始训练数据集35 |'Orange'75 |'Red' X75 | 0 | 0 | 1 X35
浏览 6提问于2015-05-06得票数 3
3回答
嗨，有一个熊猫数据df包含分类变量。'])
Out[16]: 0 male blue2 male black2 0 1 1 0 0
gender_female和gender_male列包含相同的信息，因为原始列可以假定二进制值。是否有一种(聪
浏览 0提问于2018-05-04得票数 11
回答已采纳
1回答
然而，并不是所有的集合都包含所有的5个数字，所以代码只是跳过了缺失的值，并为新的数据集带来了问题。我是否可以设置一个范围，使一个热编码知道应该有5个标签？或者，在执行编码之前，是否必须将1,2,3,4,5追加到数组的末尾，然后删除最后5个条目？0] [0 0 1 0 0] [0 0 0 0 1] [0 0 0 1 0]]
缺少值编码:此数据集缺少标签4。
浏览 2提问于2021-08-16得票数 1
回答已采纳
我有一个数据帧，其中包含大量不同类型的列。我想使用get_dummies()对数据帧中的分类变量进行编码。问题是:有没有一种方法可以获得get_dummies()创建的编码分类列的列标题 最困难的方法是提取数据帧中所有分类变量的列表，然后将与每个分类变量相关联的不同文本标签附加到相应的列标题。我想知道是否有更简单的方法来达到同样的目的。
浏览 16提问于2020-09-10得票数 0
假设我有一个包含字符串列表的列的DataFrame，如下所示：0 Curly [Apple]2 Larry1 0我有一种感觉，我会以某种方式使用pandas.get_dummies
浏览 2提问于2016-05-23得票数 3
回答已采纳
., 48, 42, 32]], dtype=object)我是否应该使用：
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features
浏览 0提问于2018-08-08得票数 3
回答已采纳
我使用get_dummies()生成我的专栏的概述。里面有什么，有多频繁。就像包含名义数据的直方图一样。我想查看缺少的(nan)值。但我的代码隐藏了它们。import pandasBla["a"].str.get_dummies(",").sum() #nonan values
pandas.get_dummies
浏览 13提问于2019-10-30得票数 3
回答已采纳
1回答
使用编码的目标值
、、、、
我有一个pandas dataframe，其中的一列是我的目标值，它是分类的。我将x_dummies作为我的依赖值dataframe，将y_dummies作为我的目标值数据框，其中包含5列编码值。我从来没有在超过一个列中有一个目标值！这是正确的吗？
浏览 3提问于2019-05-27得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
