在Pandas中获取伪变量，其中行包含多个变量作为列表？

在Pandas中，要获取伪变量，其中行包含多个变量作为列表，可以使用get_dummies()函数来实现。get_dummies()函数用于将分类变量转换为虚拟/哑变量。它将每个分类变量的每个可能取值创建一个新的列，并用0和1表示是否存在该值。

以下是使用get_dummies()函数获取伪变量的步骤：

1. 导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建包含多个变量的DataFrame：data = pd.DataFrame({'var1': ['A', 'B', 'A', 'C'], 'var2': ['X', 'Y', 'Z', 'X'], 'var3': ['M', 'N', 'N', 'M']})
3. 使用get_dummies()函数获取伪变量：dummies = pd.get_dummies(data, columns=['var1', 'var2', 'var3'])这将创建新的列，每个列对应于原始DataFrame中的每个变量的每个可能取值。如果某个变量的某个取值存在，则对应的列值为1，否则为0。
4. 查看结果：print(dummies)输出结果如下：var1_A var1_B var1_C var2_X var2_Y var2_Z var3_M var3_N 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 2 1 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 1 0 0 0每一列代表一个变量的一个可能取值，对应的值为0或1。

Pandas中的get_dummies()函数可以方便地将包含多个变量的行转换为伪变量，适用于数据预处理、特征工程等场景。

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