Разделите столбец фрейма данных, содержащий серию панд, на несколько столбцов

Question 1

У меня есть фрейм данных pandas со множеством столбцов. Одна из них-серия. Я хочу разделить этот столбец на набор логических столбцов. Итак, если значение в строке ["Красный", "Жаркий", "Летний"], мне нужно 3 столбца: Красный (имеющий значение 1), Жаркий (имеющий значение 1) и Летний (имеющий значение 1).

Пример:

df = pd.DataFrame({'Owner': ['Bob', 'Jane', 'Amy'],
               'Make': ['Ford', 'Ford', 'Jeep'],
               'Model': ['Bronco', 'Bronco', 'Wrangler'],
               'Sentiment': [['Meh','Red','Dirty'], ['Rusty','Sturdy'], ['Dirty','Red']],
               'Max Speed': [80, 150, 69],
              'Customer Rating': [90, 50, 91]})

дает нам:

Теперь я хочу получить этот результат: (Истина/Ложь также могут быть единицами и нулями. Так же хорошо).

примечание: Я посмотрел на этот пост ниже: Разделите столбец списков Pandas на несколько столбцов но это работает напрямую только в том случае, если ваша серия еще не является частью DF.

любая помощь будет признательна!

Question 2

Попробуй explode затем crosstab и join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

Question 3

Попробуйте это:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Выход:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Как это работает

То, что вы ищете, обычно называется однократным кодированием, и в pandas есть метод именно для этого: get_dummies(). Он берет серию (или фрейм данных) и создает новый столбец для каждого уникального значения в этой серии (или фрейме данных).

df['Sentiment'].explode() создает новый столбец, содержащий все отдельные значения всех списков в выбранных столбцах.

BENY · Answer 1 · 2021-11-24T14:07:56

Попробуй explode затем crosstab и join

s = df.Sentiment.explode()
out = df.join(pd.crosstab(s.index,s).astype(bool))
out
  Owner  Make     Model          Sentiment  ...    Meh    Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco  [Meh, Red, Dirty]  ...   True   True  False   False
1  Jane  Ford    Bronco    [Rusty, Sturdy]  ...  False  False   True    True
2   Amy  Jeep  Wrangler       [Dirty, Red]  ...  False   True  False   False
[3 rows x 11 columns]

richardec · Answer 2 · 2021-11-24T03:25:47

Попробуйте это:

df = pd.concat([df, pd.get_dummies(df['Sentiment'].explode())], axis=1)

Выход:

>>> df
  Owner  Make     Model             Sentiment  Max Speed  Customer Rating  AWESOME  Dirty  LOVE  Meh  Red  Rusty  Sturdy
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    1    0      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      0     0    0    1      0       0
0   Bob  Ford    Bronco     [Meh, Red, Dirty]         80               90        0      1     0    0    0      0       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      1       0
1  Jane  Ford    Bronco       [Rusty, Sturdy]        150               50        0      0     0    0    0      0       1
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     1    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        1      0     0    0    0      0       0
2   Amy  Jeep  Wrangler  [LOVE, AWESOME, Red]         69               91        0      0     0    0    1      0       0

Как это работает

То, что вы ищете, обычно называется однократным кодированием, и в pandas есть метод именно для этого: get_dummies(). Он берет серию (или фрейм данных) и создает новый столбец для каждого уникального значения в этой серии (или фрейме данных).

df['Sentiment'].explode() создает новый столбец, содержащий все отдельные значения всех списков в выбранных столбцах.

Разделите столбец фрейма данных, содержащий серию панд, на несколько столбцов

Вопрос

Лучший ответ

Как это работает

На других языках

Эта страница на других языках

Популярное в этой категории

Популярные вопросы в этой категории