如何对Pandas DataFrame单列进行独热编码并添加原列名前缀？

没问题！要实现你想要的效果，用Pandas自带的get_dummies方法就能轻松搞定，它可以精准只对col1列做独热编码，同时保留col2列不变，还能自动生成符合要求的列名。

步骤1：构造原始DataFrame #

先把你给出的原始数据转换成Pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 构建原始数据
data = {
    'col1': ['A', 'B', 'A', 'B'],
    'col2': ['A', 'A', 'B', 'A']
}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4'])

步骤2：执行独热编码 #

直接使用pd.get_dummies方法，指定目标列和前缀：

# 对col1列做独热编码，设置前缀为col1
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['col1'], prefix='col1')

运行结果 #

执行后得到的encoded_df就是你想要的目标DataFrame：

col2  col1_A  col1_B
row1     A       1       0
row2     A       0       1
row3     B       1       0
row4     A       0       1

代码解释 #

• columns=['col1']：明确指定只对col1列进行编码，其他列（比如col2）会被直接保留在结果中。
• prefix='col1'：设置编码后新列的前缀，让生成的列名变成col1_A、col1_B，完美匹配你的需求。

如果更倾向于用Scikit-learn的工具，也可以用OneHotEncoder，不过对于这个简单场景，Pandas的get_dummies更简洁直接，不需要额外处理数据对齐的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ganesh konathala