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在Pandas中，虚拟变量也被称为哑变量（dummy variables）或指示变量（indicator variables）
它们用于将具有多个类别的分类变量转换为0和1的二进制变量，以便在建立统计模型或机器学习算法时使用，这样可以解决某些模型对于分类变量的要求，例如线性回归模型中需要输入数值型变量。
举例
假设有一个包含"性别"这一分类变量的数据集，其中可能有"男"和"女"两个类别
可以使用虚拟变量来将"性别"转换为两个二进制变量，如"是男性"和"是女性"，其取值为0或1
这样就可以将分类变量作为输入特征用于建立回归模型或其他机器学习算法
xxxxxxxxxxpd.get_dummies(data,prefix,dummy_na,columns,drop_first)xxxxxxxxxxdf2.head() pd.get_dummies(df2.类型，prefix = '_' ) pd.get_dummies(df2 ， columns= [ '类型' ])实时学习反馈
1. Pandas中虚拟变量变换，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf = pd.read_excel('stu_data.xlsx')# 对课程设置虚拟变量，前缀为pre___________A pd.get_dummies(df.课程,'pre')
B pd.get_dummies(df,'pre')
答案
1=>A