pandas get_dummies

pandas get_dummies

介绍

在数据分析和机器学习任务中，经常需要将分类变量（Categorical Variable）转换为数值变量（Numerical Variable），以便于机器学习算法的处理。Pandas库中的get_dummies函数就是用来实现这一转换的常用函数之一。本文将详细介绍get_dummies函数的用法和功能。

什么是分类变量？

分类变量是指具有有限个取值的变量，如性别（男、女）、血型（A、B、AB、O）、学历（本科、硕士、博士）等。与之相对的是数值变量，数值变量的取值是连续的，如年龄、工资等。

为了进行数据分析和机器学习任务，我们通常需要将分类变量转换为数值变量。这是因为机器学习算法通常只能处理数值变量，而无法直接处理分类变量。一个常见的转换方法是独热编码（One-Hot Encoding）。

什么是独热编码？

独热编码是将分类变量转换为数值变量的一种常用方法。它的基本思想是为每个分类创建一个新的二值（0或1）变量，用来表示是否属于该分类。

举个示例，假设我们有一个含有血型信息的数据集，其中一列为”血型”，可能的取值为”A”、”B”、”AB”和”O”。对于这个分类变量，我们可以使用独热编码将其转换为四个新的二值变量，分别表示是否属于”A”、”B”、”AB”和”O”这四个血型。

下面是使用Pandas的get_dummies函数进行独热编码的示例代码：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'血型': ['A', 'B', 'AB', 'O', 'A']})

encoded_data = pd.get_dummies(data['血型'])
print(encoded_data)

运行上述代码，输出如下：

   A  AB  B  O
0  1   0  0  0
1  0   0  1  0
2  0   1  0  0
3  0   0  0  1
4  1   0  0  0

可以看到，使用get_dummies函数将原始的”血型”变量转换为了四个新的二值变量。

get_dummies函数的参数

get_dummies函数有多个可选的参数，允许我们对独热编码的行为进行定制。下面介绍一些常用的参数及其功能：

• data：要进行独热编码的数据集，可以是Pandas的Series、DataFrame或Panel对象。
• prefix：生成的新变量名的前缀，可以是字符串或字典类型。默认情况下，新变量名的前缀为原始变量名。
• prefix_sep：生成的新变量名的前缀和变量名之间的分隔符，默认为”_”。
• columns：要进行独热编码的列名列表。如果未指定，则默认对所有分类变量进行编码。
• drop_first：是否删除每个编码特征的第一个取值。如果设置为True，将删除第一个取值，避免多重共线性。默认值为False。
• dummy_na：是否为缺失值创建一个新的编码特征。如果设置为True，将创建一个缺失值的编码特征。默认为False。

示例

下面通过一个更复杂的示例来展示get_dummies函数的使用。

假设我们有一个包含有关汽车的数据集，其中包括汽车的品牌、颜色和价格等信息。我们的目标是将这些分类变量进行独热编码，以便于机器学习算法的处理。

首先，我们导入Pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('car_data.csv')
print(data.head())

运行上述代码，输出如下：

    品牌   颜色    价格
0   丰田   红色  100万
1  大众   黑色  120万
2   丰田  蓝色  150万
3   宝马  白色  200万
4   本田  灰色   80万

接下来，我们使用get_dummies函数对汽车的品牌和颜色进行独热编码：

encoded_data = pd.get_dummies(data[['品牌', '颜色']])
print(encoded_data.head())

运行上述代码，输出如下：

   品牌_丰田  品牌_宝马  品牌_本田  品牌_大众  颜色_白色  颜色_黑色  颜色_红色  颜色_蓝色  颜色_灰色
0       1      0      0      0       0       0       1       0      0
1       0      0      0      1       0       1       0       0      0
2       1      0      0      0       0       0       0       1      0
3       0      1      0      0       1       0       0       0      0
4       0      0      1      0       0       0       0       0      1

可以看到，在经过独热编码后，原始数据集的”品牌”和”颜色”变量被分别转换为了新的二值变量。

总结

本文详细介绍了Pandas库中get_dummies函数的用法和功能。通过对分类变量进行独热编码，我们可以将其转换为适用于机器学习算法的数值变量。get_dummies函数简单易用，同时提供了多个参数用来定制编码的行为。通过合理使用get_dummies函数，可以提高对分类变量的处理效率，从而更好地进行数据分析和机器学习任务。