使用get_dummies方法一次对多个分类变量进行一次热编码似乎很容易，但是如何记住哪一个是哪一个，以便我的测试数据具有与我的训练数据相同的特征？例如： X dog lion X_1 X_2 X_3
浏览 0提问于2017-09-06得票数 2
我想知道与sklearn的OneHotEncoder()相比，熊猫对分类特征的get_dummies()编码有什么不同。我看到的答案提到，get_dummies()不能为训练数据集()中看不到的类别生成编码。然而，这是在测试和训练数据集上分别执行get_dummies()的结果(这可能会产生不一致的形状)。另一方面，如果我们将get_dummies()应用于原始数据集，在拆分它之前，我认为这两种方法应该会产生相同的结果。我说错了吗？这会造成问题吗？
浏览 0提问于2021-01-07得票数 0
问题df.Categories01 Crime, Reality-TV03 Reality-TV01 [Crime, Reality-TV]03 [Reality-TV]我想从这
浏览 6提问于2017-10-25得票数 2
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问题是get_dummies返回的数据帧长度与给定的值不同。它比原始数据短了两行。之前我尝试使用labelencode，但没有成功。我尝试了get_dummies形式的熊猫，它对我来说更容易接缝。我检查了get_dummies函数的引用，并搜索了该问题，但找不到长度较短的原因。("category")category = category.replace(0, "None")
准备
浏览 1提问于2019-04-13得票数 0
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我有一个数据框架，其中列的值就像列表一样，但用返回字符(\n)分隔，而不是逗号。我试图按下面的方式使用get_dummies函数，但没有成功。parques = pd.read_excel('Tabelão.xlsx')
parques = pd.get_dummies(parques
浏览 1提问于2019-04-09得票数 1
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我希望所有的列都是热编码的，而不需要列出列，或者一个一个地应用热编码。我知道如何在一列之后另一列做。
📷
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
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如果记录中包含值，如何将值拆分为列并将1设置为记录 数据集创建 df = pd.DataFrame({ "data
浏览 12提问于2019-10-05得票数 0
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大多数是字符串值，因此我尝试使用df = pd.get_dummies (drop_first=True)使用pd.get_dummies将字符串转换为数字；但是，没有字符串值的列将从我的数据帧中删除。如何遍历每一列，忽略不带字符串的列，并在get_dummies调用后仍然保留它们？
浏览 0提问于2021-07-18得票数 0
在将数据集拆分为培训和测试目的之后，当我尝试应用LDA的get_dummies()方法时，我已经在数据集上应用了它输出的fit_transform()方法：
ValueError:不良输入形状(26905我不确定这个问题是由于get_dummies()方法引起的，还是因为我遗漏了什么？
浏览 0提问于2019-03-26得票数 1
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当我对整个dataframe或这两个列使用get_dummies()时，返回的是与3k值完全相同的列。get_dummies无法伪造更大的列。有些列确实有一个热编码，但大型列却没有。我想知道get_dummies是否只在小基数的集合上工作。
我相信这也是在这里讨论的：
浏览 4提问于2016-09-14得票数 4
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一个人如何能够在多个get_dummies列上运行一个像get_dummies这样的函数，该函数期望一个列并返回几个列？
浏览 3提问于2014-06-08得票数 71
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get_dummies和OneHotEncoder将产生相同的结果，但OneHotEncoder只能处理数字，但get_dummies将接受各种输入。get_dummies将为每个列输入自动生成新列名，但OneHotEncoder不会(它将指定新列名1、2、3.)。所以get_dummies在所有方面都更好。
如果我错了，请纠正我！谢谢!
浏览 4提问于2016-10-31得票数 24
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dummies = data_df['genres_names'].str.get_dummies() get_dummies(prefix='genre')抛出一个错误： TypeError: get_dummies
浏览 23提问于2019-02-20得票数 2
所有零件代码都放入单个列中，放入单个字符串中，因此每个父字符串具有不同的长度：
我想知道是否有一种更简单的方法来分隔这些字符串，将每个唯一的代码转换为一列，然后对列进行编码，如果存在，则编码为1，如果父字符串中没有
浏览 11提问于2021-06-01得票数 0
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我正在尝试执行一些线性回归分析，我有一些分类特征，我使用超级棒的get_dummies将其转换为虚拟变量。
我面临的问题是，当我添加类别的所有元素时，数据框架会变得太大。有没有一种方法(使用get_dummies或更复杂的方法)只创建最频繁的术语的虚拟变量，而不是所有的？
浏览 2提问于2013-08-02得票数 11
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我已经使用pandas的get_dummies方法将分类数据转换为one-hot编码。返回的dataframe有74列。Pandas的 to get_dummies函数：encoded_features = pd.get_dummies(banking_dataframe
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
我想用get_dummies从分类变量中创建虚拟变量。但是，这会使ID变量消失。稍后我需要这个ID变量来合并到其他数据集。
有没有办法让其他变量。在get_dummies的文档中，我什么也找不到。谢谢!
浏览 1提问于2016-07-23得票数 5
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