pandas.get_dummies() 与 pd.factorize() 的用法及区别说明

get_dummies() 的用法

pandas.get_dummies() 是一个用于将分类变量转换为虚拟变量（Dummy Variable）的方法。虚拟变量是指用 0 或 1 表示某个取值是否存在的二元变量。在机器学习中，虚拟变量通常用于将分类变量转换为数值型变量，以便于模型的建立和训练。

下面是一条示例代码：

import pandas as pd

data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'apple'])

dummy = pd.get_dummies(data)

print(dummy)

运行结果如下：

   apple  banana  cherry
0      1       0       0
1      0       1       0
2      0       0       1
3      1       0       0

通过这个示例可以看到，get_dummies() 方法将原始的 Series 对象中的分类变量转换为了虚拟变量，并将结果存储在一个新的 DataFrame 对象中。

factorize() 的用法

pd.factorize() 是一个用于将分类变量转换为整数编码的方法。该方法会根据分类变量的取值，将其映射到一组整数编码中。

下面是一条示例代码：

import pandas as pd

data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'apple'])

labels, uniques = pd.factorize(data)

print(labels)

运行结果如下：

[0 1 2 0]

通过这个示例可以看到，factorize() 方法将原始的 Series 对象中的分类变量转换为了整数编码，并将结果存储在一个新的 Series 对象中。

区别说明

get_dummies() 和 factorize() 都是用于处理分类变量的方法，但它们的处理方式不同：

• get_dummies() 通过创建虚拟变量来处理分类变量，将一个分类变量转换成多个二元变量，并且每个二元变量只有两种取值。创建虚拟变量的过程可以使分类变量可以被用于训练机器学习算法。
• factorize() 通过为每个分类变量分配一个整数编码来处理分类变量，将一个分类变量转换成一个整数型变量。分类变量中的每个不同取值将被映射到一组整数编码中。

在实际应用中，根据具体的需要来选择使用 get_dummies() 或 factorize() 方法。

下面是另一条示例代码，通过两个方法处理同一组数据，以便更加具体了解它们的区别：

import pandas as pd

data = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'apple'])

dummy = pd.get_dummies(data)
print(dummy)

labels, uniques = pd.factorize(data)
print(labels)

运行结果如下：

   apple  banana  cherry
0      1       0       0
1      0       1       0
2      0       0       1
3      1       0       0

[0 1 2 0]

通过这个示例可以看到，get_dummies() 方法创建了一个新的 DataFrame，其中包含了标签所对应的虚拟变量列。而 factorize() 方法创建了一个新的 Series，并将标签映射为整数编码。