Python 構建啞變量是數據分析中常用的統計分析方法，主要用于將分類變量轉化為數值型變量，方便計算機處理，在 Python 中實現較為簡單。

首先我們需要導入 pandas 和 sklearn 庫，接著讀入相關數據：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data = pd.read_csv('data.csv')

接下來，我們可以使用 LabelEncoder 類將分類變量轉化為數值型變量，具體實現如下：

le = LabelEncoder()
data['sex_'] = le.fit_transform(data['sex'])
data['edu_'] = le.fit_transform(data['edu'])

以上代碼將原數據中的 'sex' 和 'edu' 列轉化為 'sex_' 和 'edu_' 列，其中的數值對應分類變量的值。

最后，我們還需要將轉化后的分類變量轉化為啞變量，方便后續計算機處理，具體實現如下：

data_oh = pd.get_dummies(data['edu_'], prefix='edu')
data = pd.concat([data, data_oh], axis=1)

以上代碼使用 pandas 庫中的 get_dummies() 函數將 'edu_' 列轉化為相應的啞變量，其中的數值為原數據中 'edu' 列的取值。最后使用 pd.concat() 函數將轉化后的啞變量和原數據合并。

通過以上步驟，我們就成功地構建了啞變量，方便進行后續統計計算和分析。