我有以下df
email | date | type
_________________________
[email protected] | 6/1 | order
[email protected] | 6/1 | return
[email protected] | 6/2 | return
[email protected] | 6/2 | return
我正在尝试将每一列的类型分别保持数据
email | date | order | return
_________________________________
[email protected] | 6/1 | 1 | 0
[email protected] | 6/1 | 0 | 1
[email protected] | 6/2 | 0 | 0
[email protected] | 6/2 | 0 | 0
我一直在尝试使用
pd.melt，但输出似乎不是我想要的。从Pandas dataframe transpose with original row and column values引用 最佳答案
您应该看看如何从分类列中创建虚拟变量。
有一个很好的Pandas函数可以实现名为“ get_dummies”的函数：
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html
示范
df.drop('type', 1).join(pd.get_dummies(df['type']))
email date order return
0 [email protected] 6/1 1 0
1 [email protected] 6/1 0 1
2 [email protected] 6/2 0 1
3 [email protected] 6/2 0 1
关于python - 将pandas df列数据转置为行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51988224/