🧸 Пандас для новичков: что делает функция get_dummies()

"get_dummies" - это функция в библиотеке Pandas, которая преобразует категориальные переменные в числовой формат. Она создает новые столбцы в таблице данных для каждой уникальной категории и заполняет их значениями 0 или 1, в зависимости от наличия или отсутствия этой категории в исходных данных.

import pandas as pd

# Создание датафрейма с категориальными переменными
data = {'Цвет': ['Красный', 'Синий', 'Зеленый', 'Красный']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование категориальных переменных с помощью get_dummies
df_encoded = pd.get_dummies(df)

print(df_encoded)

В этом коде мы создаем датафрейм с одним столбцом "Цвет", содержащим категориальные значения. Затем мы используем функцию get_dummies для преобразования этого столбца в числовой формат, создавая новые столбцы "Цвет_Красный", "Цвет_Синий" и "Цвет_Зеленый" с значениями 0 или 1 в зависимости от наличия или отсутствия соответствующей категории в исходных данных.

Что делает функция get_dummies в библиотеке pandas

Функция get_dummies() в библиотеке pandas используется для преобразования категориальных переменных в дамми-переменные. Она позволяет преобразовать столбец с категориальными данными в несколько столбцов с бинарными значениями, которые указывают на принадлежность к определенной категории.

Пример использования get_dummies()

Давайте рассмотрим пример использования функции get_dummies(). Предположим, у нас есть столбец "Цвет" в DataFrame, который содержит категориальные значения - "Красный", "Синий" и "Зеленый". Мы хотим преобразовать этот столбец в дамми-переменные:

import pandas as pd

data = {'Цвет': ['Красный', 'Синий', 'Зеленый', 'Красный', 'Синий']}
df = pd.DataFrame(data)

dummies = pd.get_dummies(df['Цвет'])
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)

print(df)

Вывод:

      Цвет  Красный  Синий  Зеленый
0   Красный        1      0        0
1     Синий        0      1        0
2  Зеленый        0      0        1
3   Красный        1      0        0
4     Синий        0      1        0

В результате преобразования мы получили новые столбцы "Красный", "Синий" и "Зеленый", которые содержат бинарные значения 0 и 1, указывающие на принадлежность к соответствующим категориям.

Параметры функции get_dummies()

Функция get_dummies() имеет несколько параметров, которые можно использовать для настройки преобразования:

• data: DataFrame или Series - данные для преобразования.
• prefix: str или список - префикс, который будет добавлен к именам новых столбцов. По умолчанию префикс равен None.
• prefix_sep: str - разделитель между префиксом и именем новых столбцов. По умолчанию разделитель равен '_'.
• dummy_na: bool - добавлять ли дополнительный столбец для пропущенных значений. По умолчанию значение равно False.
• columns: список - список столбцов для преобразования. По умолчанию все столбцы с категориальными значениями будут преобразованы.

Это лишь некоторые из параметров функции get_dummies(). Полный список параметров и их описания можно найти в документации pandas.

Почему использовать функцию get_dummies()

Преобразование категориальных переменных в дамми-переменные может быть полезным во многих задачах машинного обучения и анализа данных. Некоторые преимущества использования get_dummies() включают:

• Обработка категориальных данных в числовой форме, с которой могут работать различные алгоритмы машинного обучения.
• Создание бинарных (дамми) переменных без необходимости вручную кодировать каждую категорию.
• Простота использования и интеграция с другими функциями и методами библиотеки pandas.

Заключение

Функция get_dummies() в библиотеке pandas предоставляет удобный способ преобразования категориальных переменных в дамми-переменные. Она может быть полезной при работе с категориальными данными в задачах машинного обучения и анализа данных. Зная основы использования этой функции, вы сможете легко преобразовывать свои данные и использовать их в дальнейших этапах анализа.