danfo.get_dummies

Convert categorical variable into dummy/indicator variables.

danfo.get_dummies(kwargs) [source]

Parameters

Type

Description

Default

kwargs

Object

{

data: Array | Series | DataFrame

prefix_sep: String separator for created columns e.g "_",

prefix: String | Array of String, of column names

columns: [Array] columns to be encoded in DataFrame.

}

{prefix_sep: "_"}

Returns:

return DataFrame

Examples

Convert Series to Dummy codes

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

Convert all categorical columns in a DataFrame to Dummy codes

Node
Browser
Node
const dfd = require("danfojs-node")
let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
Count: [20, 30, 89, 12, 30],
Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}
let df = new dfd.DataFrame(data)
df.print()
let dum_df = dfd.get_dummies({ data: df })
dum_df.print()
Browser
Output
Output
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ fruits │ Count │ Country ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ pear │ 20 │ NG ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ mango │ 30 │ NG ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ pawpaw │ 89 │ GH ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ mango │ 12 │ RU ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ bean │ 30 │ RU ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
//after dummification
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Count │ fruits_pear │ fruits_mango │ ... │ fruits_bean │ Country_NG │ Country_GH │ Country_RU ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 20 │ 1 │ 0 │ ... │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 30 │ 0 │ 1 │ ... │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 89 │ 0 │ 0 │ ... │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 12 │ 0 │ 1 │ ... │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ 30 │ 0 │ 0 │ ... │ 1 │ 0 │ 0 │ 1 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

Convert a specific column in a DataFrame to Dummy codes

Node
Browser
Node
const dfd = require("danfojs-node")
let data = { fruits: ['pear', 'mango', "pawpaw", "mango", "bean"],
Count: [20, 30, 89, 12, 30],
Country: ["NG", "NG", "GH", "RU", "RU"]}
let df = new dfd.DataFrame(data)
df.print()
let dum_df = dfd.get_dummies({ data: df, columns: ['fruits']})
dum_df.print()
Browser
Output
Output
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ fruits │ Count │ Country ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ pear │ 20 │ NG ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ mango │ 30 │ NG ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ pawpaw │ 89 │ GH ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ mango │ 12 │ RU ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ bean │ 30 │ RU ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝
//after dummification
╔═══╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║ │ Count │ Country │ fruits_pear │ fruits_mango │ fruits_pawpaw │ fruits_bean ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0 │ 20 │ NG │ 1 │ 0 │ 0 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1 │ 30 │ NG │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2 │ 89 │ GH │ 0 │ 0 │ 1 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3 │ 12 │ RU │ 0 │ 1 │ 0 │ 0 ║
╟───┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 4 │ 30 │ RU │ 0 │ 0 │ 0 │ 1 ║
╚═══╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

See also LabelEncoder and OneHotEncoder