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get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。详细参数请查看官方文档

PS：针对非数值型数据处理，如想对数据型生效，比如类目特征，可将类目特征转为str，再进行one-hot编码，此时原列cate会新增为cate_1,cate_2等。

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

例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([               ['green' , 'A'],                ['red'   , 'B'],                ['blue'  , 'A']])  

df.columns = ['color',  'class']

pd.get_dummies(df)

get_dummies 前：

get_dummies 后：

上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写

df = pd.get_dummies(df)

  

可以对指定列进行get_dummies

pd.get_dummies(df.color)

   

将指定列进行get_dummies 后合并到元数据中

df = df.join(pd.get_dummies(df.color))

   

 

虚拟变量(dummy variables)

虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。

离散特征的编码分为两种情况：

1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码

2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}

使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码

[python] view plain copy

import pandas as pd df = pd.DataFrame([ [‘green’, ‘M’, 10.1, ‘class1’], [‘red’, ‘L’, 13.5, ‘class2’], [‘blue’, ‘XL’, 15.3, ‘class1’]])

df.columns = [‘color’, ‘size’, ‘prize’, ‘class label’]

size_mapping = {

‘XL’: 3, ‘L’: 2, ‘M’: 1} df[‘size’] = df[‘size’].map(size_mapping)

class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df[‘class label’]))}

df[‘class label’] = df[‘class label’].map(class_mapping) 说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{‘XL’:3,‘L’:2,‘M’:1}

Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies进行one-hot编码

[python] view plain copy

pd.get_dummies(df)

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