文字列で表現されているカテゴリ変数をダミー変数に変換する方法を紹介します。
カテゴリ変数を0と1だけの数列に変換する処理で、量的データを扱う機械学習に利用されているテクニックです。「ワンホットエンコーディング」とも呼ばれます。
データフレームの確認
果物の販売データ（fruits_df）を元にデータを操作していきます。商品名と産地をダミー変数に変換する方法を説明します。
import pandas as pd
fruits_df = pd.read_excel('/content/sample_02.xlsx')
fruits_df.head(10)1.pandasのインポート
2.データフレーム （fruits_df）へExcelファイルの読み込み
3.データフレーム （fruits_df）を表示
カテゴリ変数をダミー変数に変換する方法（１種類）
get_dummiesメソッドの引数に列名（商品名）を指定。商品名をダミー変数（0、1）に変換。
fruits_df1 = pd.get_dummies(fruits_df, columns = ['商品名'])
fruits_df1.head()1.変数（fruits_df）に、ダミー変数に変換したデータを代入
2.データフレーム （fruits_df）を表示
カテゴリ変数をダミー変数に変換し、列名を変更する方法
get_dummiesメソッドの引数に列名（商品名）を指定し「prefix」で任意の文字列を指定。列名を変更できる。
fruits_df2 = pd.get_dummies(fruits_df,columns = ['商品名'], prefix = '果物')
fruits_df2.head()1.変数（fruits_df）に、ダミー変数に変換したデータ（列名：商品名）を代入
2.データフレーム （fruits_df）を表示
カテゴリ変数をダミー変数に変換する方法（２種類）
get_dummiesメソッドの引数に列名（商品名、産地）を指定。商品名をダミー変数（0、1）に変換。
fruits_df3 = pd.get_dummies(fruits_df,columns = ['商品名','産地'])
fruits_df3.head()1.変数（fruits_df）に、ダミー変数に変換したデータ（列名：商品名、産地）を代入
2.データフレーム （fruits_df）を表示
