<jupyter_start><jupyter_text>Dummy Variables Variáveis que ocilam entre 0 e 1<jupyter_code>import pandas as pd
train = pd.read_csv('http://bit.ly/kaggletrain')
train.head()
# Criando um mapeamento 
train['Sex_male'] = train.Sex.map({'female': 0, 'male': 1})

# Observe a nova coluna, onde era male agora é 1 e female é 0
train.head()
# Utilizando uma coluna com mais de dois valores
train.Embarked.value_counts()
# Cria as variaveis e apaga a primeira coluna
embarked_dummies = pd.get_dummies(train.Embarked, prefix = 'Embarked').iloc[:, 1:]
pd.concat([train, embarked_dummies], axis = 'columns').head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Utilizando se de 0 e 1 é possível prever todos os valores com apenas n-1 colunas, visto que quando todos os valores restantes são 0 o resultado é o que não está representado gráficamente<jupyter_code># Cria todas as possiveis variaveis e remove a primeira coluna usando o iloc
pd.get_dummies(train.Sex, prefix = 'Sex').iloc[:, 1:]
# Resetando o dataframe
train = pd.read_csv('http://bit.ly/kaggletrain')
train.head()
# É possível criar essas variáveis declarando a lista de colunas desejada
# Observe tambem que essa função ja remove as colunas originais
# Com o parâmetro drop_first ja ele remove 
pd.get_dummies(train, columns = ['Sex', 'Embarked'], drop_first=True).head()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10502958579881656, 'fraction_numerical': 0.008875739644970414, 'mean_word_length': 5.765, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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