如何用Pandas在Python中创建虚拟变量

创建虚拟变量通常是数据分析过程中的一项必要工作。在Python中，我们可以使用Pandas库中的get_dummies()函数来创建虚拟变量。以下是创建虚拟变量的完整攻略：

1. 导入必要的库

首先，需要导入Pandas库。同时，如果要演示示例，也需要导入numpy库和matplotlib库。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据集

接下来，我们需要创建一个包含分类变量的数据集。在本文中，我们使用一个名为“students”的数据集，其中包含两个分类变量：性别和年级。示例中我们定义了三行数据。

students = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male'],
                         'grade': ['sophomore', 'freshman', 'junior']})

3. 创建虚拟变量

现在是创建虚拟变量的关键步骤。我们可以使用get_dummies()函数来创建虚拟变量。让我们将所有的分类变量都转换为虚拟变量，并将它们存储在一个新的数据集中。

students_dummies = pd.get_dummies(students, columns=['gender', 'grade'])
print(students_dummies)

运行后的输出如下：

   gender_female  gender_male  grade_freshman  grade_junior  grade_sophomore
0              0            1               0             0                1
1              1            0               1             0                0
2              0            1               0             1                0

这里我们使用了get_dummies()函数，将“gender”和“grade”这两个列转换为虚拟变量。一个虚拟变量分配给一个分类变量的每个可能取值，该值设置为1，其他虚拟变量的值都会被设置为0。

4. 将虚拟变量合并回原数据集

通常，我们希望将虚拟变量与原数据集合并。可以使用concat()函数将原始数据集和虚拟变量数据集合并。以下是示例代码：

students = pd.concat([students, students_dummies], axis=1)
print(students)

运行后的输出如下：

   gender      grade  gender_female  gender_male  grade_freshman  grade_junior  grade_sophomore
0    male  sophomore              0            1               0             0                1
1  female   freshman              1            0               1             0                0
2    male     junior              0            1               0             1                0

5. 示例一：应用虚拟变量进行回归分析

使用虚拟变量分析是统计学和经济学中的一个重要应用。让我们使用虚拟变量重新构建一个例子。我们创建了一个名为“sales”的数据集，其中包含两个分类变量：“性别”和“广告类型”。假设我们已经使用线性回归模型预测了“销售量”的结果，并希望分析“广告类型”和“性别”对“销售量”的影响。以下是示例代码：

# 生成包含示例数据的数据集
sales = pd.DataFrame({'gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male'],
                      'Ad Type': ['A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
                      'Sales': [13000, 17000, 18000, 10000, 19000, 13000, 15000, 13000, 18000, 9500, 18000, 13000, 18000, 16000, 18000, 17000, 18000]})

# 将分类变量转换为虚拟变量
sales_dummies = pd.get_dummies(sales[['Ad Type', 'gender']])

# 合并虚拟变量和原始数据集
sales = pd.concat([sales, sales_dummies], axis=1)

# 进行线性回归，分析虚拟变量的影响
import statsmodels.api as sm
X = sales[['Ad Type_A', 'Ad Type_B', 'gender_Female', 'gender_Male']]
Y = sales['Sales']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.OLS(Y, X).fit()
print(model.summary())

运行后的输出如下：

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                  Sales   R-squared:                       0.203
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.100
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     1.971
Date:                Mon, 02 Aug 2021   Prob (F-statistic):              0.143
Time:                        09:47:32   Log-Likelihood:                -161.78
No. Observations:                  17   AIC:                             333.6
Df Residuals:                      12   BIC:                             337.8
Df Model:                           4                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
=================================================================================
                    coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
---------------------------------------------------------------------------------
const          1.553e+04   1006.409     15.434      0.000    1.33e+04    1.76e+04
Ad Type_A      1.201e+04   1.13e+04      1.067      0.306   -1.21e+04    3.61e+04
Ad Type_B      3.527e+03   1.04e+04      0.340      0.740   -1.87e+04    2.57e+04
gender_Female  3032.0513   1.49e+04      0.204      0.842   -2.97e+04    3.58e+04
gender_Male    1.25e+04   1.29e+04      0.966      0.356   -1.61e+04    4.11e+04
==============================================================================
Omnibus:                        0.774   Durbin-Watson:                   1.744
Prob(Omnibus):                  0.679   Jarque-Bera (JB):                0.618
Skew:                          -0.172   Prob(JB):                        0.734
Kurtosis:                       1.998   Cond. No.                         6.93
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.

结果表明，“广告类型”和“性别”对“销售量”几乎没有影响，因为它们在回归方程中的系数接近于零，且p值较高。例如，Ad Type A的系数是1.201e+04，Ad Type B的系数是3.527e+03，而它们的p值分别为0.306和0.740。同样地，女性和男性的系数分别为3032.0513和1.25e+04，而它们的p值分别为0.842和0.356。

6. 示例二：创建哑变量并绘制散点图

在另一个示例中，让我们使用matplotlib库绘制散点图。这次我们使用的是名为“iris”的经典数据集。

# 读取经典的Iris数据集
iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
iris.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species']

# 将分类变量'种类'转换为虚拟变量，并更改列名
species_dummies = pd.get_dummies(iris['species'])
species_dummies.columns = ['setosa', 'versicolor', 'virginica']

# 将iris和species_dummies合并，并绘制散点图
iris = pd.concat([iris, species_dummies], axis=1)
plt.scatter(iris['sepal_length'], iris['sepal_width'], c=iris['versicolor'], cmap='coolwarm')
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.show()

运行后的输出如下：