我有一个Pandas DataFrame df，它存储一些数值：
print(df)
value
0 0
1 2
2 4
3 5
4 8
我有一个函数，可以将数值转换为一热向量
print(to_categorical(0))
[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
print(to_categorical(5))
[0 0 0 0 0 5 0 0 0 0]
等等...
因此，我可以在数值列上调用函数：
print(to_categorical(df['value'))
[[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]]
现在，我想将结果存储为新列。这是我对示例的期望：
df['one-hot'] = to_categorical(df['value')
print(df)
value one-hot
0 0 [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
1 2 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
2 4 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
3 5 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
4 8 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
但这给了我一个错误，因为熊猫试图将我的数组展平为多个列。我怎样才能做到这一点 ？
最佳答案
首先，我认为在熊猫中使用list不是good idea，但可以通过转换为列表来实现：
df['one-hot'] = to_categorical(df['value').tolist()
关于python - Pandas :将数组添加为列的值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/55394558/