Как работает pandas: руководство для чайников

"get_dummies" в pandas - это функция, которая используется для преобразования категориальных переменных в числовой формат, чтобы их можно было использовать в машинном обучении. Она создает новые столбцы для каждой уникальной категории и заполняет их значениями 0 или 1, в зависимости от того, присутствует ли данная категория в исходных данных или нет.

import pandas as pd

# Создание исходного датафрейма с категориальной переменной
data = {'Фрукт': ['Яблоко', 'Банан', 'Апельсин', 'Яблоко']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование категориальной переменной с помощью get_dummies
df_encoded = pd.get_dummies(df)

print(df_encoded)
    

Вывод:

   Фрукт_Апельсин  Фрукт_Банан  Фрукт_Яблоко
0              0            0             1
1              0            1             0
2              1            0             0
3              0            0             1
    

Как видно из примера, функция "get_dummies" создает новые столбцы для каждой уникальной категории и заполняет их значениями 0 или 1, в зависимости от наличия категории в исходных данных.

Как работает функция get_dummies в pandas?

Функция get_dummies в библиотеке pandas является одним из полезных инструментов для работы с данными, особенно в задачах анализа данных и машинного обучения. Эта функция позволяет преобразовать категориальные признаки в числовые, чтобы их можно было использовать в алгоритмах машинного обучения, которые работают только с числовыми данными.

Основной принцип работы функции get_dummies - создание новых столбцов для каждого уникального значения категориального признака. Каждый новый столбец будет содержать бинарное значение (0 или 1), которое указывает, соответствует ли значение этого столбца категории данного наблюдения или нет.

Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять, как работает функция get_dummies:

import pandas as pd

# Создаем исходный DataFrame с категориальным столбцом
data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange', 'banana']}
df = pd.DataFrame(data)

# Применяем функцию get_dummies
df_encoded = pd.get_dummies(df)

print(df_encoded)
    

В результате выполнения данного кода мы получим следующий вывод:

   fruit_apple  fruit_banana  fruit_orange
0            1             0             0
1            0             1             0
2            0             0             1
3            0             1             0
    

Как мы можем заметить, исходный столбец "fruit" был преобразован в три новых столбца: "fruit_apple", "fruit_banana" и "fruit_orange". Каждый из новых столбцов указывает, принадлежит ли исходное значение к данному столбцу. Если значение соответствует категории, то в соответствующей ячейке ставится значение 1, иначе - 0.

Функция get_dummies также имеет несколько дополнительных параметров, которые могут быть полезны в определенных сценариях:

• prefix: позволяет добавить префикс к именам новых столбцов.
• prefix_sep: определяет разделитель между префиксом и именем нового столбца.
• drop_first: определяет, нужно ли удалять первый столбец после преобразования, чтобы избежать мультиколлинеарности.
• dummies_na: определяет, нужно ли создавать отдельный столбец для пропущенных значений.

Вот пример использования некоторых из этих параметров:

# Применяем функцию get_dummies с дополнительными параметрами
df_encoded = pd.get_dummies(df, prefix='fruit', prefix_sep='_', drop_first=True, dummy_na=True)

print(df_encoded)
    

Вывод:

   fruit_banana  fruit_orange  fruit_nan
0             0             0          0
1             1             0          0
2             0             1          0
3             1             0          0
    

В этом примере мы добавили префикс "fruit_" к именам новых столбцов, разделитель "_" и удалили первый столбец. Также функция создала отдельный столбец "fruit_nan" для пропущенных значений.

В заключение, функция get_dummies в библиотеке pandas позволяет преобразовывать категориальные признаки в числовые столбцы с помощью бинарных значений (0 или 1). Это полезный инструмент при работе с данными в анализе данных и машинном обучении.