熊猫团结一心

Question

我想让每个唯一的值得到虚拟变量。想法是把数据帧变成一个多标签的目标。我该怎么做呢？

数据：

           ID                      L2
           A                 Firewall
           A                 Security
           B           Communications
           C                 Business
           C                 Switches

期望输出：

ID   Firewall  Security  Communications  Business   Switches
 A      1          1             0              0         0
 B      0          0             1              0         0
 C      0          0             0              1         1

我尝试过pd.pivot_table，但是它需要一个列来聚合。我也在this link上尝试过答案，但它对值进行了求和，而不仅仅是将其转换为二进制虚拟列。我非常感谢你的帮助。非常感谢!

Answer 1

让我们set_index然后get_dummies，因为我们有多个重复的每个ID，我们需要sum与level = 0

s = df.set_index('ID')['L2'].str.get_dummies().max(level=0).reset_index()
Out[175]: 
  ID  Business  Communications  Firewall  Security  Switches
0  A         0               0         1         1         0
1  B         0               1         0         0         0
2  C         1               0         0         0         1

Answer 2

crosstab，然后转换为布尔值：

pd.crosstab(df['ID'],df['L2']).astype(bool)

输出：

L2  Business  Communications  Firewall  Security  Switches
ID                                                        
A      False           False      True      True     False
B      False            True     False     False     False
C       True           False     False     False      True

Answer 3

你可以试试这个：

df1 = pd.read_csv("file.csv")
df2 = df1.groupby(['ID'])['L2'].apply(','.join).reset_index()
df3 = df2["L2"].str.get_dummies(",")
df = pd.concat([df2, df3], axis = 1)
print(df)

输出：

  ID                 L2  Business  Communications  Firewall  Security  Switches
0  A  Firewall,Security         0               0         1         1         0
1  B     Communications         0               1         0         0         0
2  C  Business,Switches         1               0         0         0         1

备选方案：

df = df.groupby(['ID'])['L2'].apply(','.join).str.get_dummies(",").reset_index()
print(df)