小编Ted*_*Ted的帖子

patient_dummies = pd.get_dummies(df['PatientSerial'], prefix='Serial_', drop_first = True)
df = pd.concat([df, patient_dummies], axis = 1)
df.drop(['PatientSerial'], inplace = True, axis = 1)


machine_dummies = pd.get_dummies(df['MachineID'], drop_first = True)
df = pd.concat([df, machine_dummies], axis = 1)
df.drop(['MachineID'], inplace = True, axis = 1)

我想将数据框 df 中的两列更改为无序的分类变量。有没有更有效的方法来实现这一点，而不是单独做每一个？我想到了以下方法：

patient_dummies = pd.get_dummies(df['PatientSerial'], prefix='Serial_', drop_first = True)
machine_dummies = pd.get_dummies(df['MachineID'], drop_first = True)
df = pd.concat([df, patient_dummies + machine_dummies], axis = 1)
df.drop(['PatientSerial','MachineID'], inplace = True, axis = 1)

但这没有用；它为所有条目生成了“nan”，而不是 0 和 1。

int **C = new int*[rows];
    for(int i = 0; i < rows; i++){
        C[i] = new int[cols];
        for(int j = 0; j < cols; j++){
            C[i][j] = 0;
    }
}

我正在创建动态2-D数组,但是我们可以在不使用内部循环的情况下以所有条目的形式初始化数组0吗？

设 x、y 和 z 为浮点数。那么 (x+y)+z =/= x+(y+z) 是真的吗？有人能给我举个例子吗？我希望 x、y 和 z 是浮点数（IEEE 表示），而不仅仅是任何实数。