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Pandas get_dummies是否包含缺少类别的列？

Pandas的get_dummies方法是用于将具有类别特征的列转换为独热编码的新列。独热编码是一种常用的特征编码方法，将每个类别转换为一个新的二进制列，其中该类别存在时，对应的二进制位为1，否则为0。

在Pandas的get_dummies方法中，默认情况下，如果原始数据中的某一列存在缺失类别，则会在转换后的结果中生成一个新的列，用于表示缺失类别。该新列的名称通常为"列名_缺失类别值"。

这种处理方式可以帮助我们在数据处理过程中更好地管理缺失类别，并且不会对其他特征的编码产生干扰。通过观察缺失类别的新列，我们可以清晰地了解到数据中存在哪些缺失情况。

然而，Pandas的get_dummies方法在处理缺失类别时并没有提供专门的参数进行控制。如果你希望在转换过程中不生成用于表示缺失类别的新列，可以在调用get_dummies方法之前，对数据进行预处理，将缺失值用指定的值填充或者删除缺失值所在的行。

在腾讯云的相关产品中，与Pandas的get_dummies方法功能类似的是腾讯云人工智能开发平台（AI Lab）。AI Lab提供了丰富的数据处理和特征工程的能力，可以方便地对类别特征进行编码和转换。具体相关产品的介绍和使用方法可以参考腾讯云AI Lab的官方文档：https://cloud.tencent.com/product/ailab

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