>>> 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

labels：對(duì)應(yīng)的編碼array

uniques:需要編碼的類型

補(bǔ)充：pandas.get_dummies 的使用及含義

get_dummies 是利用pandas實(shí)現(xiàn)one hot encode的方式

get_dummies參數(shù)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(rèn)為None，

用于追加DataFrame列名的字符串。在DataFrame上調(diào)用get_dummies時(shí)，傳遞一個(gè)長(zhǎng)度等于列數(shù)的列表?；蛘撸熬Y 可以是將列名稱映射到前綴的字典。

prefix_sep ： string，默認(rèn)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(rèn)為False

如果忽略False NaN，則添加一列以指示NaN。

columns ： 類似列表，默認(rèn)為無(wú)

要編碼的DataFrame中的列名稱。如果列是None，那么所有與列 對(duì)象或類別 D型細(xì)胞將被轉(zhuǎn)換。

sparse ： bool，默認(rèn)為False

偽編碼列是否應(yīng)由SparseArray（True）或常規(guī)NumPy數(shù)組（False）支持。

drop_first ： bool，默認(rèn)為False

是否通過(guò)刪除第一級(jí)別從k分類級(jí)別獲得k-1個(gè)假人。

版本0.18.0中的新功能。

dtype： D型，默認(rèn)np.uint8

新列的數(shù)據(jù)類型。只允許一個(gè)dtype。

版本0.23.0中的新功能。

實(shí)例

prefix自定義前綴

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。