Question

我正在与Pandas和Numpy合作开展一个iPython项目。我只是在学习，所以这个问题可能非常基础。假设我有两列数据

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| col1 | col2 | 
---------------
| a    | b    |
| c    | d    |
| b    | e    |
---------------

我想转换表单的这些数据。

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| a | b | c | d | e |
---------------------
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
---------------------

然后我想采用三栏版

---------------------
| col1 | col2 | val | 
---------------------
| a    | b    | .5  |
| c    | d    | .3  |
| b    | e    | .2  |
---------------------

并将其转换为

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| a | b | c | d | e | val |
---------------------------
| 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | .5  |
| 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | .3  |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | .2  |
---------------------------

我对Pandas和Numpy很新，我该怎么做？我会用什么功能？

Answer 1

我认为您正在寻找pandas.get_dummies()函数和pandas.DataFrame.combineAdd方法。

In [7]: df = pd.DataFrame({'col1': list('acb'),
                           'col2': list('bde'),
                           'val': [.5, .3, .2]})

In [8]: df1 = pd.get_dummies(df.col1)

In [9]: df2 = pd.get_dummies(df.col2)

这会产生以下两个数据帧：

In [16]: df1
Out[16]: 
   a  b  c
0  1  0  0
1  0  0  1
2  0  1  0

[3 rows x 3 columns]

In [17]: df2
Out[17]: 
   b  d  e
0  1  0  0
1  0  1  0
2  0  0  1

[3 rows x 3 columns]

可以合并如下：

In [10]: dummies = df1.combineAdd(df2)

In [18]: dummies
Out[18]: 
   a  b  c  d  e
0  1  1  0  0  0
1  0  0  1  1  0
2  0  1  0  0  1

[3 rows x 5 columns]

最后一步是将val列复制到新数据框中。

In [19]: dummies['val'] = df.val

In [20]: dummies
Out[20]: 
   a  b  c  d  e  val
0  1  1  0  0  0  0.5
1  0  0  1  1  0  0.3
2  0  1  0  0  1  0.2

[3 rows x 6 columns]

Pandas / Numpy：如何将列数据转换为稀疏矩阵

1 个答案: