pandas的get_dummies()與factorize()怎么使用

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1.get_dummies()

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None,sparse=False, drop_first=False)：Convert categorical variable into dummy/indicator variables

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(list('abca'))
>>> pd.get_dummies(s)
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1
3  1  0  0

2.pd.factorize()

pandas.factorize(values, sort=False, order=None, na_sentinel=-1,size_hint=None)：Encode input values as an enumerated type or categorical variable

Series.factorize(sort=False, na_sentinel=-1):Encode the object as an enumerated type or categorical variable

Pandas有一個方法叫做factorize()，它可以創建一些數字，來表示類別變量，對每一個類別映射一個ID，這種映射最后只生成一個特征，不像dummy那樣生成多個特征。

labels：對應的編碼array

uniques:需要編碼的類型

補充：pandas.get_dummies 的使用及含義

get_dummies 是利用pandas實現one hot encode的方式

get_dummies參數如下：

pandas.get_dummies（data，prefix = None，prefix_sep ='_'，dummy_na = False，columns = None，sparse = False，drop_first = False，dtype = None ）

data ： array-like，Series或DataFrame

prefix ：string，字符串列表或字符串dict，默認為None，

用于追加DataFrame列名的字符串。在DataFrame上調用get_dummies時，傳遞一個長度等于列數的列表。或者，前綴 可以是將列名稱映射到前綴的字典。

prefix_sep ： string，默認為'_'

如果附加前綴，分隔符/分隔符要使用。或者傳遞與前綴一樣的列表或字典。

dummy_na ： bool，默認為False

如果忽略False NaN，則添加一列以指示NaN。

columns ： 類似列表，默認為無

要編碼的DataFrame中的列名稱。如果列是None，那么所有與列 對象或類別 D型細胞將被轉換。

sparse ： bool，默認為False

偽編碼列是否應由SparseArray（True）或常規NumPy數組（False）支持。

drop_first ： bool，默認為False

是否通過刪除第一級別從k分類級別獲得k-1個假人。

版本0.18.0中的新功能。

dtype： D型，默認np.uint8

新列的數據類型。只允許一個dtype。

版本0.23.0中的新功能。

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