将DF变量转换为不在df中的多个字符串变量(包含代码示例)

将DF变量转换为不在df中的多个字符串变量，可以使用pandas库中的get_dummies()函数来实现。get_dummies()函数可以将指定的列转换为多个虚拟变量，并将其添加到原始数据框中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含分类变量的数据框
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']})

# 使用get_dummies()函数将分类变量转换为虚拟变量
dummies = pd.get_dummies(df['category'])

# 将虚拟变量添加到原始数据框中
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

# 打印转换后的数据框
print(df)

运行以上代码，将会输出如下结果：

  category  A  B  C
0        A  1  0  0
1        B  0  1  0
2        C  0  0  1
3        A  1  0  0
4        B  0  1  0
5        C  0  0  1

在这个示例中，原始数据框df包含一个名为category的分类变量列。通过调用get_dummies()函数，将category列转换为三个虚拟变量列A、B和C。然后，使用pd.concat()函数将虚拟变量列添加到原始数据框中，得到转换后的数据框df。

这种转换可以帮助我们在机器学习等任务中处理分类变量。例如，可以将分类变量转换为数值型变量，以便在模型训练中使用。

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