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背景：统计重复值
在一个Series数据中经常会出现重复值，我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数：
import numpy as np
import pandas as...', 'height', 'subject', 'score', 'height']
Categories (3, object): ['height', 'score', 'subject']
一般分类转换是不会指定类别的顺序...，我们可以通过一个参数ordered来指定有有意义的顺序：
[008i3skNly1gu1bm3a5xaj614e092gn202.jpg]
['height', 'score', 'height',...将分类数据转成虚拟变量，也就是one-hot编码（独热码）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子：
data4 = pd.Series(["col1","col2","col3...Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']
pd.get\_dummies(data4) # get\_dummies：将一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的
