我有一个这样的熊猫数据框：
dx1 dx2 dx3 dx4 dx5 dx6 dx7
0 25041 40391 5856 0 V4511 V5867 30000
1 25041 40391 25081 5856 5363 3572 0
2 25041 40391 42822 0 5856 0 0
3 25061 40391 0 0 0 0 0
4 25041 40391 0 5856 25081 V4511 25051
我想为单元格值（例如25041、40391、5856等）创建其他列。因此，如果25041出现在任何dxs列中的特定行中，则将有一个列25041，其值为1或0。我正在使用此代码，并且可以正常工作。
X11['25041'] = X11.isin(['25041']).any(1).astype(int)
但是单元格中有很多值，我想为每个值创建相似的列。为此，我想使用LOOP。我做了以下工作：
1）从数据框创建一个numpy矩阵
mat = X11.as_matrix(columns=None)
2）计算单元格值的唯一出现次数
values, counts = np.unique(mat.astype(str), return_counts=True)
3）但是，当我尝试运行此代码时，它没有按预期吐出正确的列：
for x in np.nditer(values):
print (x)
X11['x'] = X11.isin(['x']).any(1).astype(int)
print（x）打印所有唯一的单元格值。但是在X11数据帧中只有一个新列x附加了0值。
而当我像这样对每个单元格值进行一对一的手动操作时，我将新列添加到数据框中。
X11['5856'] = X11.isin(['5856']).any(1).astype(int)
我有数百个单元格值，因此无法手动执行。任何的想法？
最佳答案
您将for循环中的x作为字符串而不是变量。
for x in values:
print (x)
X11[x] = X11.isin([x]).any(1).astype(int)
那应该做。