熊猫:傻瓜

时间:2016-03-29 13:05:36

标签: python pandas dummy-variable

我有以下数据框:

   amount  catcode    cid      cycle      date     di  feccandid    type
0   1000    E1600   N00029285   2014    2014-05-15  D   H8TX22107   24K
1   5000    G4600   N00026722   2014    2013-10-22  D   H4TX28046   24K
2      4    C2100   N00030676   2014    2014-03-26  D   H0MO07113   24Z

我想为列type中的值创建虚拟变量。大约15岁。我试过这个:

pd.get_dummies(df['type'])

然后它返回:

           24A  24C  24E  24F  24K  24N  24P  24R  24Z
date                                    
2014-05-15  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2013-10-22  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2014-03-26  0    0    0    0    0    0    0    0    1

我想要的是为Type

中的每个唯一值设置一个虚拟变量列

3 个答案:

答案 0 :(得分:42)

您可以尝试:

df = pd.get_dummies(df, columns=['type'])

答案 1 :(得分:3)

考虑到我有以下数据框:

   Survived  Pclass     Sex   Age     Fare
0         0       3    male  22.0   7.2500
1         1       1  female  38.0  71.2833
2         1       3  female  26.0   7.9250
3         1       1  female  35.0  53.1000
4         0       3    male  35.0   8.0500

有两种实现get_dummies的方法:

方法1:

one_hot = pd.get_dummies(dataset, columns = ['Category'])

这将返回:

   Survived  Pclass  Age     Fare  Sex_female  Sex_male
0         0       3   22   7.2500           0         1
1         1       1   38  71.2833           1         0
2         1       3   26   7.9250           1         0
3         1       1   35  53.1000           1         0
4         0       3   35   8.0500           0         1

方法2:

one_hot = pd.get_dummies(dataset['Category'])

这将返回:

   female  male
0       0     1
1       1     0
2       1     0
3       1     0
4       0     1

答案 2 :(得分:-1)

请尝试:

type_dummies = pd.get_dummies(df['type'],drop_first=True)

df = pd.concat([df,type_dummies],axis=1)