快捷導(dǎo)航

python中g(shù)et_dummies()用法示例詳解

更新時(shí)間：2025年09月28日 09:21:35 作者：sofaraway13

get_dummies函數(shù)是Python中的一個(gè)函數(shù),用于將分類變量轉(zhuǎn)換為啞變量,下面這篇文章主要介紹了python中g(shù)et_dummies()用法的相關(guān)資料,文中通過(guò)代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

1. 基本作用

pandas.get_dummies() 用于將 分類變量（categorical variable） 轉(zhuǎn)換為 啞變量/指示變量（Dummy Variables），也叫 獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）。

?? 通俗點(diǎn)說(shuō)：把字符串或類別列拆分成若干個(gè)二進(jìn)制列（0 或 1），機(jī)器學(xué)習(xí)更容易處理。

2. 語(yǔ)法

pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep="_", dummy_na=False, columns=None, drop_first=False)

常用參數(shù)：

data：要轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)（Series 或 DataFrame）
prefix：新生成列的前綴
prefix_sep：前綴與值之間的分隔符（默認(rèn) _）
dummy_na：是否為缺失值生成一列（默認(rèn) False）
columns：指定要轉(zhuǎn)換的列（DataFrame 時(shí)用）
drop_first：是否刪除第一個(gè)類別（避免多重共線性，回歸時(shí)常用）

3. 示例講解

（1）對(duì) Series 使用

import pandas as pd

s = pd.Series(["red", "green", "blue", "red"])
dummies = pd.get_dummies(s)
print(dummies)

?? 輸出：

   blue  green  red
0     0      0    1
1     0      1    0
2     1      0    0
3     0      0    1

（2）對(duì) DataFrame 中的列使用

df = pd.DataFrame({
    "id": [1, 2, 3, 4],
    "color": ["red", "green", "blue", "red"],
    "size": ["S", "M", "L", "M"]
})

# 對(duì) color 列進(jìn)行獨(dú)熱編碼
df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=["color"])
print(df_dummies)

?? 輸出：

   id size  color_blue  color_green  color_red
0   1    S           0            0          1
1   2    M           0            1          0
2   3    L           1            0          0
3   4    M           0            0          1

（3）加前綴

df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=["size"], prefix="SIZE")
print(df_dummies)

?? 輸出：

   id color  SIZE_L  SIZE_M  SIZE_S
0   1   red       0       0       1
1   2 green       0       1       0
2   3  blue       1       0       0
3   4   red       0       1       0

（4）避免虛擬變量陷阱（drop_first=True）

df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=["color"], drop_first=True)
print(df_dummies)

?? 輸出（少一列，避免多重共線性）：

   id size  color_green  color_red
0   1    S            0          1
1   2    M            1          0
2   3    L            0          0
3   4    M            0          1

? 總結(jié)：