pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

当我们在对一些具有分类属性的数据进行分析时，常常需要将这些分类数据进行one-hot编码，以便在后续的数据分析中更加方便。Pandas中通过get_dummies()函数可以非常方便地对数据进行one-hot编码。

基本语法

Pandas中的get_dummies()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：指定需要进行one-hot编码的数据。
• prefix：默认为None，指定生成的哑变量列的前缀。
• prefix_sep：指定生成的哑变量列的分隔符，默认为"_"
• dummy_na：默认为False，用于指定是否增加一列表示NaN值。
• columns：指定对哪些列进行one-hot编码，默认为所有的非数值型列。
• sparse：默认为False，表示哑变量是否为稀疏矩阵。
• drop_first：默认为False，表示是否删除哑变量矩阵中的一个列。
• dtype：默认为None，表示生成的数据类型。

示例1：对整个DataFrame进行one-hot编码

下面是一个对整个DataFrame进行one-hot编码的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'animal': ['cat', 'dog', 'cat', 'fish', 'dog', 'cat'], 
                     'age': [2, 3, 4, 5, 2, 1], 
                     'speed': [20, 30, 15, 10, 25, 20]})

onehot_data = pd.get_dummies(data)

print(onehot_data)

输出结果如下：

   age  speed  animal_cat  animal_dog  animal_fish
0    2     20           1           0            0
1    3     30           0           1            0
2    4     15           1           0            0
3    5     10           0           0            1
4    2     25           0           1            0
5    1     20           1           0            0

从输出结果可以看出，Pandas通过get_dummies()函数，将原始的数据DataFrame转换成了哑变量的形式。

示例2：对DataFrame的指定列进行one-hot编码

下面是一个对DataFrame中指定列进行one-hot编码的示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'animal': ['cat', 'dog', 'cat', 'fish', 'dog', 'cat'], 
                     'age': [2, 3, 4, 5, 2, 1], 
                     'speed': [20, 30, 15, 10, 25, 20]})

onehot_data = pd.get_dummies(data, columns=['animal'])

print(onehot_data)

输出结果如下：

   age  speed  animal_cat  animal_dog  animal_fish
0    2     20           1           0            0
1    3     30           0           1            0
2    4     15           1           0            0
3    5     10           0           0            1
4    2     25           0           1            0
5    1     20           1           0            0

从输出结果可以看出，Pandas通过get_dummies()函数，只对指定的列——"animal"列进行了one-hot编码，而"age"和"speed"列保持不变。