我有一组数据框架，其中一个列包含分类变量。我希望将其转换为多个虚拟变量，通常我会使用get_dummies来实现。

然而，get_dummies会查看每个数据框架中的数据，以确定有多少个类别，从而创建相应数量的虚拟变量。但在当前我处理的问题中，我事先已经知道可能的类别有哪些。然而，当单独查看每个数据框架时，并不一定所有类别都会出现。

我的问题是：是否有办法向get_dummies（或类似功能的函数）传递类别的名称，以便对于在某个数据框架中未出现的类别，它会创建一个全为0的列？

例如，将这个：

categories = ['a', 'b', 'c']   cat1   a2   b3   a

转换成这样：

  cat_a  cat_b  cat_c1   1      0      02   0      1      03   1      0      0

回答：

使用转置和重新索引

import pandas as pdcats = ['a', 'b', 'c']df = pd.DataFrame({'cat': ['a', 'b', 'a']})dummies = pd.get_dummies(df, prefix='', prefix_sep='')dummies = dummies.T.reindex(cats).T.fillna(0)print dummies    a    b    c0  1.0  0.0  0.01  0.0  1.0  0.02  1.0  0.0  0.0