我有一个像这样的Pandas DataFrame:
id Apple Apricot Banana Climentine Orange Pear Pineapple
01 1 1 0 0 0 0 0
02 0 0 1 1 1 1 0
03 0 0 0 0 1 0 1
我如何生成这样的新DataFrame?
id fruits
01 Apple, Apricot
02 Banana, Clementine, Orange, Pear
03 Orange, Pineapple
最佳答案
使用melt
,使用1
过滤每个组的,
和最后联接值:
df = pd.DataFrame({
'id': ['01','02','03'],
'Apple': [1,0,0],
'Apricot': [1,0,0],
'Banana': [0,1,0],
'Climentine': [0,1,0],
'Orange': [0,1,1],
'Pear': [0,1,0],
'Pineapple': [0,0,1]
})
df = (df.melt('id', var_name='fruits').query('value == 1')
.groupby('id')['fruits']
.apply(', '.join)
.reset_index())
print (df)
# id fruits
#0 1 Apple, Apricot
#1 2 Banana, Climentine, Orange, Pear
#2 3 Orange, Pineapple
为了获得更好的性能,请使用
dot
进行矩阵乘法:df = df.set_index('id')
df = df.dot(df.columns + ', ').str.rstrip(', ').reset_index(name='fruit')
print (df)
id fruit
0 01 Apple, Apricot
1 02 Banana, Climentine, Orange, Pear
2 03 Orange, Pineapple
关于python - 将假人值列合并为一列(pd.get_dummies反向),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50559480/