Python 基于原始列'；在数据帧中创建多个虚拟变量的最佳方法是什么；作为对象的数据类型是什么？

我有一个数据框架，其中有许多列需要根据其作为对象的数据类型进行模拟。对这些列进行热编码/模拟的最快和最有效的方法是什么？列表理解？兰姆达？正则函数和变量赋值？我最终将在线性回归模型中使用一些列。数据集已经非常大了，所以如果我能做到这一点而不创建过多的列，那将是非常理想的。下面是一个失败的代码示例，我正在尝试使其工作：

[pd.get_dummies(col for col in df.columns if df.columns.dtype == 'object')]

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您可以使用

select\u dtypes

发送要转换为假人的子集。您可以

concat

将其返回到原始数据帧

pd.get_dummies(df.select_dtypes('O'))

否则，将传递整个数据帧，并在列表中指定列。您可以使用列表理解，或者只检查哪些

dtypes

是对象

pd.get_dummies(df, columns=df.dtypes.loc[lambda x: x == 'O'].index.tolist())