编写一个 Python 代码，将指定序列转换为哑变量，并删除（如果存在）所有 NaN 值

假设，您有一个序列，转换为哑变量的结果如下，

   Female Male
0    0    1
1    1    0
2    0    1
3    1    0
4    0    1
5    0    0
6    1    0
7    1    0

为解决此问题，我们将遵循以下步骤 −

解决方案

  • 用“男性”和“女性”元素创建一个列表，并将其分配到 Series 中。

  • 在 series 内应用 get_dummies 函数，并将 dummy_na 值设置为 False。如下所定义，

pd.get_dummies(series, dummy_na=False)

示例

让我们检查以下代码，以获得更好的理解 −

import pandas as pd
import numpy as np
gender = ['Male','Female','Male','Female','Male',np.nan,'Female','Female',]
series = pd.Series(gender)
print("Series is:\n",series)
print("Dummy code is:\n", pd.get_dummies(series, dummy_na=False))

输出

Series is:
0    Male
1    Female
2    Male
3    Female
4    Male
5    NaN
6    Female
7    Female
dtype: object
Dummy code is:
   Female Male
0    0    1
1    1    0
2    0    1
3    1    0
4    0    1
5    0    0
6    1    0
7    1    0

更新时间：25-Feb-2021

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