实际上，这是一个简单的问题，我的数据集太大而无法保存到内存中，因此必须先加载它，然后依次对其进行机器学习。我的功能之一是分类的，我想将其转换为虚拟变量，但是有两个问题：

1）拼接期间并非所有类别都存在。所以我想添加额外的类别，即使它们不在当前切片中显示

2）这些列必须保持以前的顺序。

这是问题的一个示例：

In[1]: import pandas as pd
        splice1 = pd.Series(list('bdcccb'))
Out[1]: 0    b
        1    d
        2    c
        3    c
        4    c
        5    b 
        dtype: object

In[2]: splice2 = pd.Series(list('accd'))
Out[2]: 0    a
        1    c
        2    c
        3    d
        dtype: object

In[3]: splice1_dummy = pd.get_dummies(splice1)
Out[3]:     b   c   d
          0 1   0   0
          1 0   0   1
          2 0   1   0
          3 0   1   0
          4 0   1   0
          5 1   0   0

In[4]: splice2_dummy = pd.get_dummies(splice2)
Out[4]:     a   c   d
          0 1   0   0
          1 0   1   0
          2 0   1   0
          3 0   0   1

编辑：如何处理N-1规则。必须删除一个虚拟变量，但是要删除哪个变量？每个新的接头将具有不同的类别变量。