Pandas / Python将两列转换为矩阵.矩阵中的列名称

2023年1月22日 320次阅读

我可以使用以下命令将两列成功转换为矩阵.

dfb = datab.parse("a")

dfb

    Name       Product
0   Mike       Apple,pear
1   John       Orange,Banana
2   Bob        Banana
3   Connie      Pear


pd.get_dummies(dfb.Product).groupby(dfb.Name).apply(max)


    Apple,pear  Banana  Orange,Banana   Pear
Name                
Bob         0   1   0   0
Connie      0   0   0   1
John        0   0   1   0
Mike        1   0   0   0

但是,我想要的矩阵如下.

      Apple     Banana  Orange  Pear
Name                
Bob        0    1   0   0
Connie     0    0   0   1
John       0    1   1   0
Mike       1    0   0   1

最佳答案 1.

get_dummies需要set_index：

df = dfb.set_index('Name').Product.str.get_dummies(',')
print (df)
        Apple  Banana  Orange  Pear
Name                               
Mike        1       0       0     1
John        0       1       1     0
Bob         0       1       0     0
Connie      0       0       0     1

2.

解决方案pandas.get_dummies和split用于新DataFarme,最后groupby用于列,因此axis = 1且level = 0并聚合max：

dfb = dfb.set_index('Name')
df = pd.get_dummies(dfb.Product.str.split(',', expand=True), prefix='', prefix_sep='')
       .groupby(axis=1, level=0).max()
print (df)
        Apple  Banana  Orange  Pear
Name                               
Mike        1       0       0     1
John        0       1       1     0
Bob         0       1       0     0
Connie      0       0       0     1

3.

split和MultiLabelBinarizer的解决方案：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

mlb = MultiLabelBinarizer()

df = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(dfb.Product.str.split(',')),
                  columns=mlb.classes_, 
                  index=dfb.Name)
print (df)
        Apple  Banana  Orange  Pear
Name                               
Mike        1       0       0     1
John        0       1       1     0
Bob         0       1       0     0
Connie      0       0       0     1

如果列名称重复：

df = df.groupby('Name').max()
print (df)
        Apple  Banana  Orange  Pear
Name                               
Bob         0       1       0     0
Connie      0       0       0     1
John        0       1       1     0
Mike        1       0       0     1
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