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我有一个包含2列的简单表：UserID和Category,每个UserID可以重复几个类别,如下所示：UserID Category ------ -------- 1 A 1 B 2 C 3 A 3 C 3 B我想“dummify”这个表：即创建一个输出表,每个类别都有一个由虚拟变量组成的唯一列(0/1取决于UserID是否属于该特定类别)：UserID A B C ------ -- -- -- 1 1 1 0 2 0 0 1 3 1 1 1我的问题是...
在scikit-learn中,我需要将分类变量分解为虚拟二进制字段？ 例如,如果列是政党,并且值是民主,共和和绿色,对于许多算法,您必须将其分为三列,其中每行只能容纳一个1,其余所有必须为0. 这样可以避免在离散[民主党人,共和党人和绿色] =>时强制执行不存在的常规. [0,1,2],因为民主人士和绿色实际上并没有“远离”另一对. scikit-learn中的哪些算法是否必须转换为虚拟变量？对于那些没有的算法,它不会伤害,对吧？解决方法:For which algo...
在熊猫中,我有一本字典,看起来像下面的字典：{'Anemones & allies': ['Carnivore'], 'Ants, bees & wasps': ['Omnivore', 'Herbivore', 'Nectar', 'Insects', 'Parasite'], 'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'], 'Birds': ['Carnivore'], 'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']}我想将其转换为一个DataFrame,您可以在其中看到动物类型可能吃的东西.因此它看起来类似于下图：尝试生成...
我想在pandas中创建一个虚拟变量,如果A列中的值大于0,则其值为1,否则为0.该虚拟对象应存储在新列G中.A B C D E F 2016-01-01 0.571650 0.427669 0.090381 -0.765132 -1.164994 0.244477 2016-01-02 0.834616 0.938302 -0.428445 -0.067147 0.126845 0.783122 2016-01-03 1.996946 -0.178791 1.478010 0.424868 2.311478 -0.357036 2016-01-04 0.423200 0.229080...