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Python Pandas：为源列的每个不同值创建一个新列(布尔输出作为列值)

我试图根据其内容将数据框的源列分为几列,然后以以下方式用布尔值1或0填充此新生成的列： 原始数据框： ID source_column A value 1 B NaN C value 2 D value 3 E value 2 生成以下输出： ID source_column value 1 value 2 value 3 A value 1

python – Panda的get_dummies与Sklearn的OneHotEncoder()::有什么优缺点？

我正在学习不同的方法来将分类变量转换为机器学习分类器的数字.我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(),我想看看它们在性能和使用方面有何不同. 我找到了一个关于如何在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scik

mysql – 如何在Google BigQuery中为数千个类别创建虚拟变量列？

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