get_dummies(),例外:数据必须是1维的

Question

我有这些数据

我想申请这个:

one_hot = pd.get_dummies(df)

但我得到这个错误:

这是我的代码,直到那时:

# Import modules
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import tree
df = pd.read_csv('AllMSAData.csv')
df.head()
corr_matrix = df.corr()
corr_matrix
df.describe()
# Get featurs and targets
labels = np.array(df['CurAV'])
# Remove the labels from the features
# axis 1 refers to the columns
df = df.drop('CurAV', axis = 1)
# Saving feature names for later use
feature_list = list(df.columns)
# Convert to numpy array
df = np.array(df)

Answer 1

IMO，应该更新文档pd.get_dummies，因为它说接受类似数组的数据，并且二维numpy数组是类似数组的（尽管事实上没有类似数组的正式定义）。不过，它似乎不喜欢多维数组。

举这个小例子：

>>> df
   a  b  c
0  a  1  d
1  b  2  e
2  c  3  f

您无法在底层 2Dnumpy数组上获取虚拟对象：

>>> pd.get_dummies(df.values)

例外：数据必须是一维的

但是您可以在数据框本身上获得虚拟数据：

>>> pd.get_dummies(df)
   b  a_a  a_b  a_c  c_d  c_e  c_f
0  1    1    0    0    1    0    0
1  2    0    1    0    0    1    0
2  3    0    0    1    0    0    1

或者在单个列下面的一维数组上：

>>> pd.get_dummies(df['a'].values)
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1