我有这个数据
我正在尝试应用此
one_hot = pd.get_dummies(df)
但是我得到这个错误:
这是我的代码,直到那时:
# Import modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
df = pd.read_csv('AllMSAData.csv')
df.head()
corr_matrix = df.corr()
corr_matrix
df.describe()
# Get featurs and targets
labels = np.array(df['CurAV'])
# Remove the labels from the features
# axis 1 refers to the columns
df = df.drop('CurAV', axis = 1)
# Saving feature names for later use
feature_list = list(df.columns)
# Convert to numpy array
df = np.array(df)
答案 0 :(得分:4)
IMO,documentation应该被更新,因为它说pd.get_dummies
接受类似数组的数据,而二维numpy
数组是数组(尽管there is no formal definition of array-like的事实)。但是,它似乎不喜欢多维数组。
举个小例子:
>>> df
a b c
0 a 1 d
1 b 2 e
2 c 3 f
您无法在基础2D numpy
阵列上获得虚拟道具:
>>> pd.get_dummies(df.values)
例外:数据必须是一维的
但是您可以在数据框本身上获取虚拟变量:
>>> pd.get_dummies(df)
b a_a a_b a_c c_d c_e c_f
0 1 1 0 0 1 0 0
1 2 0 1 0 0 1 0
2 3 0 0 1 0 0 1
或在单个列下面的一维数组上:
>>> pd.get_dummies(df['a'].values)
a b c
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 0 1