使用Pandas的get_dummies()方法创建虚拟变量，让数据准备更简单

2023-09-11 10:40:39

在数据准备过程中，创建虚拟变量是经常要执行的操作。虚拟变量（注：dummy variable，也有人翻译为：哑变量、伪变量）通常用于统计分析以及更简单的性统计。有一种统计分析需要在回归分析中创建虚拟变量，它能有效解决分类变量处理问题，让模型更易于拟合。

什么是虚拟变量

虚拟变量是指将分类变量转换为数值变量，使分类变量能够在统计模型中使用。例如，假设我们有一个分类变量“性别”，有两个取值：“男”和“女”。我们可以将“性别”转换为虚拟变量，创建一个新的变量“性别_男”，如果性别为“男”则为1，否则为0；创建一个新的变量“性别_女”，如果性别为“女”则为1，否则为0。这样，我们就可以在统计模型中使用“性别_男”和“性别_女”两个变量，来分别表示“男”和“女”这两个类别。

如何创建虚拟变量

在Pandas中，我们可以使用get_dummies()方法来创建虚拟变量。get_dummies()方法的语法如下：

get_dummies(data, columns=None, prefix=None, prefix_sep='_', drop_first=True, dummy_na=False, sparse=False, dtype=None)

data：需要转换的DataFrame
columns：需要转换的列，可以是单个列名，也可以是列名的列表
prefix：虚拟变量的前缀，默认为None
prefix_sep：虚拟变量的前缀分隔符，默认为'_'
drop_first：是否删除第一个虚拟变量，默认为True
dummy_na：是否将缺失值转换为虚拟变量，默认为False
sparse：是否使用稀疏矩阵来存储虚拟变量，默认为False
dtype：虚拟变量的数据类型，默认为None，表示使用默认数据类型

示例

以下是一个使用get_dummies()方法创建虚拟变量的示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'gender': ['male', 'female', 'male', 'female', 'male']})

df = pd.get_dummies(df, columns=['gender'])

print(df)

输出结果如下：

   gender_female  gender_male
0             0            1
1             1            0
2             0            1
3             1            0
4             0            1

在这个示例中，我们使用get_dummies()方法将“gender”列转换为虚拟变量。我们指定了prefix参数为“gender_”，因此虚拟变量的前缀为“gender_”。我们还指定了drop_first参数为True，因此第一个虚拟变量“gender_female”被删除了。

使用虚拟变量进行回归分析

在回归分析中，我们可以使用虚拟变量来表示分类变量。例如，假设我们有一个回归模型：

y = β0 + β1x1 + β2x2 + ⋯ + βkxk

其中，y是因变量，x1, x2, ..., xk是自变量，β0, β1, ..., βk是回归系数。

如果我们有一个分类变量x，我们可以使用虚拟变量来表示它。例如，假设x有两个取值：“A”和“B”。我们可以将x转换为虚拟变量，创建一个新的变量x_A，如果x为“A”则为1，否则为0；创建一个新的变量x_B，如果x为“B”则为1，否则为0。这样，我们就可以在回归模型中使用x_A和x_B两个变量，来分别表示“A”和“B”这两个类别。

使用虚拟变量进行回归分析时，我们需要特别注意以下几点：