在 Python 中创建假人的分类变量

【问题标题】：Creating categorical variable of dummies in Python在 Python 中创建假人的分类变量
【发布时间】：2021-02-23 05:03:31
【问题描述】：

我正在尝试从仅包含 0 和 1 的三列中创建一个分类变量。它们将完美地匹配为一个分类变量 - 但是我找不到将它们合并为一个的代码：作为一个标记为“运动”的分类变量

    CAR BIKE FEET
0   0.0 1.0 0.0
1   0.0 1.0 0.0
2   0.0 0.0 1.0
3   0.0 1.0 0.0
4   0.0 0.0 1.0
... ... ... ...

任何创建分类变量的想法或其他方法将不胜感激。

编辑：“运动”应该是一个包含三个分类变量的对象

【问题讨论】：

您打算如何对“运动”进行编码？如果将这 3 个合并为一个值，“Movement”的值将始终为 1。
我想将“运动”作为一个包含三个变量的类别。很抱歉造成混乱！

标签： python categorical-data dummy-data

【解决方案1】：

如果我猜对了，您可以使用 idxmax 和 axis=1 表示行：

df = pd.DataFrame({'CAR':[0,0,0,0,0],"BIKE":[1,1,0,1,0],"FEET":[0,0,1,0,1]})
df['Movement'] = df.idxmax(axis=1)
df

CAR BIKE    FEET    Movement
0   0   1   0   BIKE
1   0   1   0   BIKE
2   0   0   1   FEET
3   0   1   0   BIKE
4   0   0   1   FEET

【讨论】：

如果我们有 df = pd.DataFrame({'CAR':[0,0,0,0,0,1],"BIKE":[1,1,0,1,0,1],"FEET":[0,0,1,0,1,1]}) 那么 df['Movement'] 不会返回 CAR,BIKE,FEET 但它只返回第一个 CAR 。我们如何解决这个问题？