Python 熊猫：得到假人

我有以下数据帧：

   amount  catcode    cid      cycle      date     di  feccandid    type
0   1000    E1600   N00029285   2014    2014-05-15  D   H8TX22107   24K
1   5000    G4600   N00026722   2014    2013-10-22  D   H4TX28046   24K
2      4    C2100   N00030676   2014    2014-03-26  D   H0MO07113   24Z

   Survived  Pclass     Sex   Age     Fare
0         0       3    male  22.0   7.2500
1         1       1  female  38.0  71.2833
2         1       3  female  26.0   7.9250
3         1       1  female  35.0  53.1000
4         0       3    male  35.0   8.0500

我想为列

type

中的值创建虚拟变量。大约15分钟。我试过这个：

pd.get_假人（df['type']）

它返回这个：

           24A  24C  24E  24F  24K  24N  24P  24R  24Z
date                                    
2014-05-15  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2013-10-22  0    0    0    0    1    0    0    0    0
2014-03-26  0    0    0    0    0    0    0    0    1

我想为

类型中的每个唯一值设置一个虚拟变量列，您可以尝试：

df = pd.get_dummies(df, columns=['type'])

假设我有以下数据帧：

   amount  catcode    cid      cycle      date     di  feccandid    type
0   1000    E1600   N00029285   2014    2014-05-15  D   H8TX22107   24K
1   5000    G4600   N00026722   2014    2013-10-22  D   H4TX28046   24K
2      4    C2100   N00030676   2014    2014-03-26  D   H0MO07113   24Z

   Survived  Pclass     Sex   Age     Fare
0         0       3    male  22.0   7.2500
1         1       1  female  38.0  71.2833
2         1       3  female  26.0   7.9250
3         1       1  female  35.0  53.1000
4         0       3    male  35.0   8.0500

有两种方法可以实现get_假人：

方法1:

one_hot = pd.get_dummies(dataset, columns = ['Sex'])

one_hot = pd.get_dummies(dataset['Sex'])

这将返回：

   Survived  Pclass  Age     Fare  Sex_female  Sex_male
0         0       3   22   7.2500           0         1
1         1       1   38  71.2833           1         0
2         1       3   26   7.9250           1         0
3         1       1   35  53.1000           1         0
4         0       3   35   8.0500           0         1

   female  male
0       0     1
1       1     0
2       1     0
3       1     0
4       0     1

方法2:

one_hot = pd.get_dummies(dataset, columns = ['Sex'])

one_hot = pd.get_dummies(dataset['Sex'])

这将返回：

   Survived  Pclass  Age     Fare  Sex_female  Sex_male
0         0       3   22   7.2500           0         1
1         1       1   38  71.2833           1         0
2         1       3   26   7.9250           1         0
3         1       1   35  53.1000           1         0
4         0       3   35   8.0500           0         1

   female  male
0       0     1
1       1     0
2       1     0
3       1     0
4       0     1

请尝试：

type_dummies=pd.get_dummies（df['type']，drop_first=True）

df=pd.concat（[df，type_dummies]，axis=1）
你是说
pd.get_dummies（df['type']）
？是的！非常感谢。现在有没有一种方法可以添加它？是做我的df还是我应该做一个联接？你希望最终的df实际是什么样子？新的fd应该在新的DFS中包含虚拟列，这样你就可以
join
然后：
df.join（pd.get_dummies（df['type'））