Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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13

章 

Python

におけるモデリングライブラリ入門

In [25]: data

Out[25]:

x0 x1 y category

0 1 0.01 -1.5 a

1 2 -0.01 0.0 b

2 3 0.25 3.6 a

3 4 -4.10 1.3 a

4 5 0.00 -2.0 b

'category'

列をダミー変数で置き換えたい場合は、ダミー変数を作成し、

'category'

列を削除し、

そして、それらの結果を結合します。

In [26]: dummies = pd.get_dummies(data.category, prefix='category')

In [27]: data_with_dummies = data.drop('category', axis=1).join(dummies)

In [28]: data_with_

dummies

Out[28]:

x0 x1 y category_a category_b

0 1 0.01 -1.5 1 0

1 2 -0.01 0.0 0 1

2 3 0.25 3.6 1 0

3 4 -4.10 1.3 1 0

4 5 0.00 -2.0 0 1

統計モデルに対してダミー変数でフィッティングするのは、一定の意味はあります。しかし、数値型

以外のデータを保つ場合には、次の節で紹介する

Patsy

を使う方がより単純で間違いにくくなります。

13.2

 

Patsy

を使ったモデルの記述

Patsy

（

https://patsy.readthedocs.io/ ...