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目錄

一、獨(dú)熱編碼簡介

二、Pandas中的get_dummies()函數(shù)

1. 基本用法

2. 實戰(zhàn)案例

三、高級用法與注意事項

1. 處理缺失值

2. 添加前綴

3. 處理類別型變量中的重復(fù)值

4. 使用columns參數(shù)指定要轉(zhuǎn)換的列

5. 處理稀疏矩陣

四、總結(jié)

在數(shù)據(jù)處理和分析中，類別型變量（Categorical Variables）的處理是一個重要的環(huán)節(jié)。類別型變量通常不能直接用于數(shù)值計算，因為它們是文本或標(biāo)簽形式的。為了能在諸如機(jī)器學(xué)習(xí)算法等需要數(shù)值輸入的場景中使用這些變量，我們通常需要將它們轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式。Pandas庫中的get_dummies()函數(shù)就是一種常用的轉(zhuǎn)換方法，它可以將類別型變量轉(zhuǎn)換為“獨(dú)熱編碼”（One-Hot Encoding）形式。

一、獨(dú)熱編碼簡介

獨(dú)熱編碼，也被稱為一位有效編碼，其方法是使用N位狀態(tài)寄存器來對N個狀態(tài)進(jìn)行編碼，每個狀態(tài)都由他獨(dú)立的寄存器位來表示，并且在任意時候只有一位有效。在數(shù)據(jù)分析中，這通常意味著為每個類別創(chuàng)建一個新的二進(jìn)制列，如果原始數(shù)據(jù)中的某個實例屬于該類別，則在新列中標(biāo)記為1，否則為0。

二、Pandas中的get_dummies()函數(shù)

Pandas的get_dummies()函數(shù)是處理類別型變量的強(qiáng)大工具。該函數(shù)接受一個DataFrame或Series作為輸入，并返回一個新的DataFrame，其中包含了原始數(shù)據(jù)中的每個唯一類別作為列，并為每個原始數(shù)據(jù)實例生成相

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