我有这些数据
我尝试应用以下代码：
one_hot = pd.get_dummies(df)但我得到了这个错误：
这是我之前的代码：
# 导入模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import treedf = pd.read_csv('AllMSAData.csv')df.head()corr_matrix = df.corr()corr_matrixdf.describe()# 获取特征和目标labels = np.array(df['CurAV'])# 从特征中移除标签# axis 1 指的是列df = df.drop('CurAV', axis = 1)# 保存特征名称以备后用feature_list = list(df.columns)# 转换为 numpy 数组df = np.array(df)回答：
在我看来，文档应该更新，因为它说 pd.get_dummies 接受类似数组的数据，而一个二维的 numpy 数组确实是类似数组的（尽管没有类似数组的正式定义）。然而，它似乎不喜欢多维数组。
以这个小例子为例：
>>> df a b c0 a 1 d1 b 2 e2 c 3 f你无法对底层的二维 numpy 数组进行虚拟编码：
>>> pd.get_dummies(df.values)Exception: 数据必须是一维的
但是你可以对数据框本身进行虚拟编码：
>>> pd.get_dummies(df) b a_a a_b a_c c_d c_e c_f0 1 1 0 0 1 0 01 2 0 1 0 0 1 02 3 0 0 1 0 0 1或者对单个列的底层一维数组进行虚拟编码：
>>> pd.get_dummies(df['a'].values) a b c0 1 0 01 0 1 02 0 0 1