Python Pandas：如何从列表列创建二进制矩阵？

Question

我有一个Python Pandas DataFrame，如下所示：

      1
0  a, b
1     c
2     d
3     e

a, b是表示用户功能列表的字符串

如何将其转换为用户功能的二进制矩阵，如下所示：

     a    b    c    d    e
0    1    1    0    0    0
1    0    0    1    0    0
2    0    0    0    1    0
3    0    0    0    0    1

我看到了类似的问题Creating boolean matrix from one column with pandas，但该列不包含列表条目。

我尝试过这些方法，有没有办法合并这两种方法：

pd.get_dummies()

pd.get_dummies(df[1])


   a, b  c  d  e
0     1  0  0  0
1     0  1  0  0
2     0  0  1  0
3     0  0  0  1

df[1].apply(lambda x: pd.Series(x.split()))

      1
0  a, b
1     c
2     d
3     e

也有兴趣以不同的方式创建这种类型的二进制矩阵！

感谢任何帮助！

由于

Answer 1

我认为你可以使用：

df = df.iloc[:,0].str.split(', ', expand=True)
       .stack()
       .reset_index(drop=True)
       .str.get_dummies()

print df
   a  b  c  d  e
0  1  0  0  0  0
1  0  1  0  0  0
2  0  0  1  0  0
3  0  0  0  1  0
4  0  0  0  0  1

编辑：

print df.iloc[:,0].str.replace(' ','').str.get_dummies(sep=',')
   a  b  c  d  e
0  1  1  0  0  0
1  0  0  1  0  0
2  0  0  0  1  0
3  0  0  0  0  1

Answer 2

我写了一个支持分组的通用函数，暂时这样做：

ComputerOrder order = new ComputerOrder<Peripheral>();
// Add peripherals, printers,...
// Apples, motherboards (ComputerProduct, but NOT Peripheral) will fail...

def sublist_uniques(data,sublist):
    categories = set()
    for d,t in data.iterrows():
        try:
            for j in t[sublist]:
                categories.add(j)
        except:
            pass
    return list(categories)

def sublists_to_dummies(f,sublist,index_key = None):
    categories = sublist_uniques(f,sublist)
    frame = pd.DataFrame(columns=categories)
    for d,i in f.iterrows():
        if type(i[sublist]) == list or np.array:
            try:
                if index_key != None:
                    key = i[index_key]
                    f =np.zeros(len(categories))
                    for j in i[sublist]:
                        f[categories.index(j)] = 1
                    if key in frame.index:
                        for j in i[sublist]:
                            frame.loc[key][j]+=1
                    else:
                        frame.loc[key]=f
                else:
                    f =np.zeros(len(categories))
                    for j in i[sublist]:
                        f[categories.index(j)] = 1
                    frame.loc[d]=f
            except:
                pass

    return frame