有没有一种方法可以从列表字典中创建虚拟变量的数据框？

Question

在熊猫中，我有一本字典，如下所示：

{'Anemones & allies': ['Carnivore'],
'Ants, bees & wasps': ['Omnivore',  'Herbivore',  'Nectar',  'Insects', 'Parasite'],
'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'],
'Birds': ['Carnivore'],
'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']}

我想把它转换成一个数据帧，你可以在其中看到动物类型可能吃什么。所以它看起来类似于下图：

在尝试生成这样的表格时，我觉得我的做法不正确，因为我需要相当多的代码行。所以我的问题是，是否有一个很好的函数可以将这个字典映射到一个 DataFrame 使它看起来像上表？

Answer 1

最简单的
使用方法pd.str.get_dummies

dct = {
    'Anemones & allies': ['Carnivore'],
    'Ants, bees & wasps': ['Omnivore',  'Herbivore',  'Nectar',  'Insects', 'Parasite'],
    'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'],
    'Birds': ['Carnivore'],
    'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']
}

pd.Series(dct).str.join('|').str.get_dummies()

                    Carnivore  Herbivore  Insects  Nectar  Omnivore  Parasite  Plankton or Particles
Anemones & allies           1          0        0       0         0         0                      0
Ants, bees & wasps          0          1        1       1         1         1                      0
Beetles & bugs              1          1        1       1         0         0                      0
Birds                       1          0        0       0         0         0                      0
Fishes                      1          0        0       0         0         0                      1

更复杂
但可能推荐

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

dct = {
    'Anemones & allies': ['Carnivore'],
    'Ants, bees & wasps': ['Omnivore',  'Herbivore',  'Nectar',  'Insects', 'Parasite'],
    'Beetles & bugs': ['Herbivore', 'Carnivore', 'Nectar', 'Insects'],
    'Birds': ['Carnivore'],
    'Fishes': ['Carnivore', 'Plankton or Particles']
}

s = pd.Series(dct)

mlb = MultiLabelBinarizer()

d = mlb.fit_transform(s)
c = mlb.classes_
pd.DataFrame(d, s.index, c)

                    Carnivore  Herbivore  Insects  Nectar  Omnivore  Parasite  Plankton or Particles
Anemones & allies           1          0        0       0         0         0                      0
Ants, bees & wasps          0          1        1       1         1         1                      0
Beetles & bugs              1          1        1       1         0         0                      0
Birds                       1          0        0       0         0         0                      0
Fishes                      1          0        0       0         0         0                      1