danfo.get_dummies
Convert categorical variable into dummy/indicator variables.
danfo.get_dummies(kwargs) [source]
Parameters
Type
Description
Default
data
Series or Dataframe
The data to dummify
options
Object
{
columns: Array of column names to dummify. If not specified, all categorical columns are encoded.
prefixSeparator: String separator for created columns e.g "_",
prefix: String | Array of String, of column names
}
{prefixSeparator: "_"}
Returns:
return DataFrame

Examples

Convert Series to Dummy codes

Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let datasf = ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"]
4
let sf1 = new dfd.Series(datasf)
5
6
let dum_df = dfd.get_dummies(sf1, { prefix: "fruit" })
7
dum_df.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
2
╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
3
║ │ fruit_pear │ fruit_mango │ fruit_pawpaw │ fruit_bean ║
4
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
5
║ 0 │ 1 │ 0 │ 0 │ 0 ║
6
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
7
║ 1 │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
8
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
9
║ 2 │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 ║
10
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
11
║ 3 │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
12
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
13
║ 4 │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 ║
14
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!

Convert all categorical columns in a DataFrame to Dummy codes

Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
4
Count: [20, 30, 89, 12, 30],
5
Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}
6
7
let df = new dfd.DataFrame(data)
8
df.print()
9
10
let dum_df = dfd.get_dummies(df)
11
dum_df.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ fruits │ Count │ Country ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ pear │ 20 │ NG ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ mango │ 30 │ NG ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ pawpaw │ 89 │ GH ║
9
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ mango │ 12 │ RU ║
11
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
12
║ 4 │ bean │ 30 │ RU ║
13
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
14
15
16
//after dummification
17
18
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
19
║ │ Count │ fruits_pear │ fruits_mango │ ... │ fruits_bean │ Country_NG │ Country_GH │ Country_RU ║
20
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
21
║ 0 │ 20 │ 1 │ 0 │ ... │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
22
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
23
║ 1 │ 30 │ 0 │ 1 │ ... │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
24
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
25
║ 2 │ 89 │ 0 │ 0 │ ... │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 ║
26
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
27
║ 3 │ 12 │ 0 │ 1 │ ... │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 ║
28
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
29
║ 4 │ 30 │ 0 │ 0 │ ... │ 1 │ 0 │ 0 │ 1 ║
30
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!

Convert a specific column in a DataFrame to Dummy codes

Node
Browser
1
const dfd = require("danfojs-node")
2
3
let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
4
Count: [20, 30, 89, 12, 30],
5
Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}
6
7
let df = new dfd.DataFrame(data)
8
df.print()
9
10
let dum_df = dfd.get_dummies(df, { columns: ['fruits']})
11
dum_df.print()
Copied!
1
Copied!
Output
1
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
2
║ │ fruits │ Count │ Country ║
3
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
4
║ 0 │ pear │ 20 │ NG ║
5
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
6
║ 1 │ mango │ 30 │ NG ║
7
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
8
║ 2 │ pawpaw │ 89 │ GH ║
9
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
10
║ 3 │ mango │ 12 │ RU ║
11
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
12
║ 4 │ bean │ 30 │ RU ║
13
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
14
15
16
//after dummification
17
18
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
19
║ │ Count │ Country │ fruits_pear │ fruits_mango │ fruits_pawpaw │ fruits_bean ║
20
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
21
║ 0 │ 20 │ NG │ 1 │ 0 │ 0 │ 0 ║
22
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
23
║ 1 │ 30 │ NG │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
24
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
25
║ 2 │ 89 │ GH │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 ║
26
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
27
║ 3 │ 12 │ RU │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
28
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
29
║ 4 │ 30 │ RU │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 ║
30
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
Copied!
See also LabelEncoder and OneHotEncoder
Last modified 24d ago