将数据数据点转换为列

Question

我有一个df：

   name    sample
 1  a      Category 1: qwe, asd (line break) Category 2: sdf, erg
 2  b      Category 2: sdf, erg(line break) Category 5: zxc, eru
...
30  p      Category 1: asd, Category PE: 2134, EFDgh, Pdr tke, err 

最后我要：

   name    qwe   asd   sdf   erg   zxc   eru 2134  EFDgh  Pdr tke  err
 1  a       1     1     1     1    0     0    0     0       0       0
 2  b       0     0     1     1    1     1    0     0       0       0
...
30  p       0     1     0     0    0     0    0     1       1       0

老实说，我甚至不知道从哪里开始这个，虽然我的第一个是在分道扬镳，但我有点迷路了。

Answer 1

你可以使用str.findall和regex模式来查找所有带有negative lookbehind and lookahead的非字符符号的三个字符的单词。然后，您可以使用str.join加入所获得的列表，并使用str.get_dummies获取您的虚拟列表。然后您可以删除额外的列：

df['new'] = df['sample'].str.findall('(?<!\w)\w{3}(?!\w)')
df_dummies = df['new'].str.join('_').str.get_dummies(sep='_')
df = pd.concat([df, df_dummies], axis=1)

In [215]: df['new']
Out[215]:
1    [qwe, asd, sdf, erg]
2    [sdf, erg, zxc, eru]
Name: new, dtype: object

In [216]: df
Out[216]:
  name                                             sample                    new  asd  erg  eru  qwe  sdf  zxc 
1    a  Category 1: qwe, asd (line break) Category 2: ...   [qwe, asd, sdf, erg]    1    1    0    1    1    0
2    b  Category 2: sdf, erg(line break) Category 5: z...   [sdf, erg, zxc, eru]    0    1    1    0    1    1

在删除额外的列后，您将得到结果：

df = df.drop(['sample', 'new'], axis=1)

In [218]: df
Out[218]:
  name  asd  erg  eru  qwe  sdf  zxc
1    a    1    1    0    1    1    0
2    b    0    1    1    0    1    1