我正在使用具有以下内容的列的数据框:

         Products
1           A;B
2           A
3           D;A;C


我想改为:

          Has_A      Has_B        Has_C   ...
1           1          1            0
2           1          0            0


另外,更进一步,有些行包含诸如“无产品”或“无”之类的内容,并且存在NaN,我想将所有这些都放入一列(如果可能的话)。

有小费吗 ?有可能吗?

谢谢

最佳答案

您可以主要使用str.get_dummies

df = df['Products'].str.get_dummies(';').add_prefix('Has_')
print (df)
   Has_A  Has_B  Has_C  Has_D
0      1      1      0      0
1      1      0      0      0
2      1      0      1      1


样品:

还存在使用replace创建的dict并添加了list comprehensionNaNNone和解决方案。

df = pd.DataFrame({'Products': ['A;B', 'A', 'D;A;C', 'No prods', np.nan, 'None']})
print (df)
   Products
0       A;B
1         A
2     D;A;C
3  No prods
4       NaN
5      None

L = ['No prods','None']
d = {x :'No product' for x in L + [None, np.nan]}
df['Products'] = df['Products'].replace(d)
df = df['Products'].str.get_dummies(';').add_prefix('Has_')
print (df)
   Has_A  Has_B  Has_C  Has_D  Has_No product
0      1      1      0      0               0
1      1      0      0      0               0
2      1      0      1      1               0
3      0      0      0      0               1
4      0      0      0      0               1
5      0      0      0      0               1

关于python - 从单个列创建多个列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/43653398/

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