pandas ：将单列中的列表转换为多列 [英] Pandas: Convert lists within a single column to multiple columns

问题描述

我有一个数据框，其中包含具有多个属性的列，这些列的多个属性之间用逗号分隔：

I have a dataframe that includes columns with multiple attributes separated by commas:

df = pd.DataFrame（{'id'：[ 1,2,3]，'labels'：[ a，b，c， c，a， d，a，b]}）

   id   labels
0   1   a,b,c
1   2   c,a
2   3   d,a,b

（我知道这不是理想的情况，但数据来自外部来源。）我想将多属性列变成多个列，每个标签对应一个列，以便将它们视为分类变量。所需的输出：

(I know this isn't an ideal situation, but the data originates from an external source.) I want to turn the multi-attribute columns into multiple columns, one for each label, so that I can treat them as categorical variables. Desired output:

    id  a       b       c       d   
0    1  True    True    True    False   
1    2  True    False   True    False   
2    3  True    True    False   True

我可以得到所有可能属性的集合（ [a，b，c，d] ）相当容易，但是无法找到一种确定给定行是否具有特定属性的方法，而无需为每个属性逐行迭代。有更好的方法吗？

I can get the set of all possible attributes ([a,b,c,d]) fairly easily, but cannot figure out a way to determine whether a given row has a particular attribute without row-by-row iteration for each attribute. Is there a better way to do this?

推荐答案

您可以使用 get_dummies ，投射为 1 和 0 转换为布尔值 /pandas-docs/stable/generation/pandas.DataFrame.astype.html> astype 和最后一个 concat 列 id ：

You can use get_dummies, cast 1 and 0 to boolean by astype and last concat column id:

print df['labels'].str.get_dummies(sep=',').astype(bool)
      a      b      c      d
0  True   True   True  False
1  True  False   True  False
2  True   True  False   True

print pd.concat([df.id, df['labels'].str.get_dummies(sep=',').astype(bool)], axis=1)

   id     a      b      c      d
0   1  True   True   True  False
1   2  True  False   True  False
2   3  True   True  False   True

这篇关于 pandas ：将单列中的列表转换为多列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！