Python 熊猫-多个'；是/否'；哑变量

我有一个包含多个分类变量的数据框架，我需要将其转换为虚拟变量。性别和地区（4种类型）很容易使用

pd。获取虚拟对象
。但是，在此之后，我有几个变量是
yes/no
。如何使虚拟
yes
和
no
列包含变量名？例如，“已婚”变量将变成
married\u yes
和
married\u no

以下是我当前的代码和前五行的屏幕截图：

genderdummy=pd.get_dummies(bank_df['gender'])
regiondummy=pd.get_dummies(bank_df['region'])
marrieddummy=pd.get_dummies(bank_df['married'])
cardummy=pd.get_dummies(bank_df['car'])
savingsdummy=pd.get_dummies(bank_df['savings_acct'])
currentdummy=pd.get_dummies(bank_df['current_acct'])
mortgagedummy=pd.get_dummies(bank_df['mortgage'])
pepdummy=pd.get_dummies(bank_df['pep'])
newdata_df=pd.concat([genderdummy,regiondummy,marrieddummy,cardummy,savingsdummy,currentdummy,mortgagedummy,pepdummy], axis=1)
newdata_df.head()


根据建议，我现在有：

## HW Part 6:  Converting Categorical Variables and Exporting Data
genderdummy=pd.get_dummies(bank_df['gender'])
regiondummy=pd.get_dummies(bank_df['region'])
dummy_vars = [bank_df('married'), bank_df('car'),bank_df('savings_acct'),bank_df('current_acct'),bank_df('mortgage'),bank_df('pep')]
pd.get_dummies(bank_df[dummy_vars])
newdata_df=pd.concat([genderdummy,regiondummy,dummy_vars], axis=1)
newdata_df.head()

在中使用
前缀
参数

输出

    text_cat    text_dog
0   1           0
1   0           1
2   1           0
3   0           1

如果您改变方法，它将自动执行此操作。您只需在数据帧而不是序列上调用
pd.get_dummies
：

import numpy as np
import pandas as pd

# Define sample data and columns for dummy variables
df = pd.DataFrame(np.random.choice(['yes', 'no'], size=(6, 3)), columns=['gender', 'region', 'married'])
dummy_vars = ['gender', 'married']

# Create dummy variables
pd.get_dummies(df[dummy_vars])

   gender_no  gender_yes  married_no  married_yes
0          0           1           1            0
1          1           0           0            1
2          0           1           1            0
3          1           0           1            0
4          1           0           1            0
5          0           1           1            0

或者，您可以使用
前缀
参数显式：

pd.get_dummies(df[dummy_vars], prefix=dummy_vars)


更新：

使用您的变量，它应该如下所示：

genderdummy = pd.get_dummies(bank_df['gender'])
regiondummy = pd.get_dummies(bank_df['region'])
dummy_vars = ['married', 'car', 'savings_acct', 'current_acct', 'mortgage', 'pep']
other_dummies = pd.get_dummies(bank_df[dummy_vars])
newdata_df = pd.concat([genderdummy, regiondummy, other_dummies], axis=1)
newdata_df.head()

请注意，
dummy\u vars
只是您在
bank\u df
中的列名，很抱歉，我对python非常陌生，所以我可能犯了一个简单的错误。下面是我在其中两个yes/no变量上尝试的结果，看看它是否有效：dummy_-vars=[bank_-df（'marred'），bank_-df（'car'）]pd.get_-dummies（df[dummy_-vars]），您可能会发现，bank_-df是原始df的名称：TypeError Traceback（最近的调用last）in（）--->1 dummy_-vars=[bank_df（'marred'）、bank_df（'car'）]2 pd.get_dummies（df[dummy_vars]）TypeError:'DataFrame'对象不可调用
dummy_vars
应该只是我提供的示例中的列名。因此，请尝试以下操作：
dummy_vars=['marred'，car]
。很抱歉，我还是遇到了一个错误。我以为我理解了你的代码，但我想我不理解。调用numpy和pandas后的第一行代码创建了一个用于示例的数据帧，对吗？如果是这样，我尝试将你的代码改编为我正在使用的数据帧：“bank_df”。这就是我这样做的原因：dummy_vars=[bank_df（'marred'）），bank_-df（'car'）]是的
df
只是一个示例数据帧。它只是代替您的数据帧
bank_-df
pd.get_-dummie（bank_-df[dummy\u-vars]）
应该适用于您的情况。只要
dummy\u vars
是一个列名列表。您会遇到什么错误？您应该编辑帖子以显示此新错误。@immaprogrammingnoob请参阅如何更改代码的更新。仅供参考
bank\u df（'car'））
语法不正确，因此
TypeError:“DataFrame”对象不可调用
。
genderdummy = pd.get_dummies(bank_df['gender'])
regiondummy = pd.get_dummies(bank_df['region'])
dummy_vars = ['married', 'car', 'savings_acct', 'current_acct', 'mortgage', 'pep']
other_dummies = pd.get_dummies(bank_df[dummy_vars])
newdata_df = pd.concat([genderdummy, regiondummy, other_dummies], axis=1)
newdata_df.head()