在几个DataFrame列上运行get_dummies？ [英] Running get_dummies on several DataFrame columns?

问题描述

如何通过一个常用的方式运行一个函数，如 get_dummies ，这个函数需要一个列，并返回多个DataFrame列？

How can one idiomatically run a function like get_dummies, which expects a single column and returns several, on multiple DataFrame columns?

推荐答案

由于熊猫版本0.15.0， pd.get_dummies 可以直接处理DataFrame（之前，它只能处理一个系列，并且见下面的解决方法）：

Since pandas version 0.15.0, pd.get_dummies can handle a DataFrame directly (before that, it could only handle a single Series, and see below for the workaround):

In [1]: df = DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['c', 'c', 'b'],
   ...:                 'C': [1, 2, 3]})

In [2]: df
Out[2]:
   A  B  C
0  a  c  1
1  b  c  2
2  a  b  3

In [3]: pd.get_dummies(df)
Out[3]:
   C  A_a  A_b  B_b  B_c
0  1    1    0    0    1
1  2    0    1    0    1
2  3    1    0    1    0

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大熊猫的解决方法< 0.15.0

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Workaround for pandas < 0.15.0

您可以为每个列分开，然后连结结果：

You can do it for each column seperate and then concat the results:

In [111]: df
Out[111]: 
   A  B
0  a  x
1  a  y
2  b  z
3  b  x
4  c  x
5  a  y
6  b  y
7  c  z

In [112]: pd.concat([pd.get_dummies(df[col]) for col in df], axis=1, keys=df.columns)
Out[112]: 
   A        B      
   a  b  c  x  y  z
0  1  0  0  1  0  0
1  1  0  0  0  1  0
2  0  1  0  0  0  1
3  0  1  0  1  0  0
4  0  0  1  1  0  0
5  1  0  0  0  1  0
6  0  1  0  0  1  0
7  0  0  1  0  0  1

如果您不想要多索引列，则从连接函数调用中删除 keys = .. 。

If you don't want the multi-index column, then remove the keys=.. from the concat function call.

这篇关于在几个DataFrame列上运行get_dummies？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！