Pythonの関数は、私がダミーに変数を変換するには、次の関数を書いた期待される結果

Question

を返しませんでした：

def convert_to_dummies(df, column): 
    dummies = pd.get_dummies(df[column]) 
    df = pd.concat([df, dummies], axis=1) 
    df = df.drop(column, axis=1) #when dropping column don't forget "axis=1" 

    return df 

しかし、私はDFでカテゴリ変数にこれを適用する場合：

for col in ['col1', 'col2', ....]: 
    convert_to_dummies(df, col) 

* 'col1', ''col2', ... are categorical columns in df. 

I元のdfを得て、カテゴリ変数のどれもがダミーに変換されません。私は何を間違えたのですか？

for col in ['col1', 'col2', ....]: 
    df = convert_to_dummies(df, col) 

はサンプル：あなたが戻って出力を割り当てる必要

Answer 1

df = pd.DataFrame({'col1':list('abcdef'), 
        'col2':list('abadec'), 
        'col3':list('aaadee'), 
        'col4':list('aabbcc')}) 

print (df) 
    col1 col2 col3 col4 
0 a a a a 
1 b b a a 
2 c a a b 
3 d d d b 
4 e e e c 
5 f c e c 

for col in ['col1', 'col2']: 
    df = convert_to_dummies(df, col) 

print (df) 
    col3 col4 a b c d e f a b c d e 
0 a a 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 
1 a a 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 
2 a b 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 
3 d b 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 
4 e c 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 
5 e c 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 

場合は、より良いユニークなカテゴリの列を必要とするループを削除します：

def convert_to_dummies_cols(df, cols): 
    #create all dummies once with all columns selected by subset 
    dummies = pd.get_dummies(df[cols], prefix='', prefix_sep='') 
    #aggregate max by columns 
    dummies = dummies.groupby(level=0, axis=1).max() 
    #add to original df 
    df = pd.concat([df, dummies], axis=1) 
    df = df.drop(cols, axis=1) 
    return df 


#parameter is list of columns for dummies 
df = convert_to_dummies_cols(df, ['col1', 'col2']) 
print (df) 
    col3 col4 a b c d e f 
0 a a 1 0 0 0 0 0 
1 a a 0 1 0 0 0 0 
2 a b 1 0 1 0 0 0 
3 d b 0 0 0 1 0 0 
4 e c 0 0 0 0 1 0 
5 e c 0 0 1 0 0 1