Sil*_*ily 5 python dataframe pandas categorical-data
我有一个数据框,其中包含由逗号分隔的多个属性的列:
df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3], 'labels' : ["a,b,c", "c,a", "d,a,b"]})
id labels
0 1 a,b,c
1 2 c,a
2 3 d,a,b
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(我知道这不是一个理想的情况,但数据源自外部源.)我想将多属性列转换为多个列,每个标签一个,以便我可以将它们视为分类变量.期望的输出:
id a b c d
0 1 True True True False
1 2 True False True False
2 3 True True False True
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我可以[a,b,c,d]相当容易地获得所有可能属性()的集合,但无法找出确定给定行是否具有特定属性的方法,而不对每个属性进行逐行迭代.有一个更好的方法吗?
您可以使用get_dummies,投1与0来boolean通过astype和最后一个concat栏id:
print df['labels'].str.get_dummies(sep=',').astype(bool)
a b c d
0 True True True False
1 True False True False
2 True True False True
print pd.concat([df.id, df['labels'].str.get_dummies(sep=',').astype(bool)], axis=1)
id a b c d
0 1 True True True False
1 2 True False True False
2 3 True True False True
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