python - 使用 pandas.get_dummies

Question

所以本质上我有一个包含一堆列的数据框，其中一些我想保留(存储在 to_keep 中)，还有一些其他列我想使用 pandas.get_dummies 创建分类变量(这些列存储在 to_change 中) )。

但是，我似乎无法理解如何执行此操作的语法，并且我见过的所有示例(即此处: http://blog.yhat.com/posts/logistic-regression-and-python.html )似乎都没有帮助。

这是我目前拥有的:

new_df = df.copy()
dummies= pd.get_dummies(new_df[to_change])
new_df = new_df[to_keep].join(dummies)
return new_df

任何有关我出错的地方的帮助将不胜感激，因为我一直遇到的问题是这只会为 to_change 中的第一列添加分类变量。

Answer 1

我必须说，我没有完全理解这个问题。

但是，假设您的 DataFrae 是 df，并且您有一个列列表 to_make_categorical。

具有非分类列的 DataFrame 是

wo_categoricals = df[[c for c in list(df.columns) if c not in to_make_categorical]]

分类扩展的数据框是

categoricals = [pd.get_dummies(df[c], prefix=c) for c in to_make_categorical]

现在你可以水平连接它们:

pd.concat([wo_categoricals] + categoricals, axis=1)