pandas中DataFrame和get_dummies函数 _pandas

1...apply
DataFrame.apply(self, func, axis=0, raw=False, result_type=None, args=(), **kwds)
作用是对的某个轴应用某个函数。
传入到函数的是一个对象，其索引是的索引（axis=0）或的列（axis=1）。默认情况下（=None），根据应用函数的返回类型推断最终的返回类型。否则，它取决于参数。
参数：
函数：应用于每个列或行的函数功能。
axis：{0或’index’，1或’’}，默认为0
原始：布尔值，默认为False 决定是否将行或列作为或对象传递：
：{‘’，‘’，‘’，None}，默认为None
这些仅在以下情况下起作用axis=1：
args：元组除array/外，还传递给func的位置参数。
** kwds 作为关键字参数传递给func的其他关键字参数。
2..
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None)
官方文档：#.
哑变量处理，又叫虚拟变量，可以实现离散型数据进行one-hot编码处理。
data:
示例如下：
s = pd.Series(list('abc'))pd.get_dummies(s)
得出结果如下
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'],...:'C': [1, 2, 3]})
pd.get_dummies(df)
【pandas中DataFrame和get_dummies函数】pd.get_dummies(df, prefix=['col1', 'col2'])