Question

我有一个数据框，其中一列是我的每个用户所属的组列表。类似的东西：

index groups  
0     ['a','b','c']
1     ['c']
2     ['b','c','e']
3     ['a','c']
4     ['b','e']

我想做的是创建一系列虚拟列，以确定每个用户所属的组，以便运行某些分析

index  a   b   c   d   e
0      1   1   1   0   0
1      0   0   1   0   0
2      0   1   1   0   1
3      1   0   1   0   0
4      0   1   0   0   0


pd.get_dummies(df['groups'])

无法正常工作，因为它只会为我的列中的每个不同列表返回一列。

解决方案需要高效，因为数据帧将包含500,000多行。任何建议将不胜感激！

Answer 1

将s用于df['groups']：

In [21]: s = pd.Series({0: ['a', 'b', 'c'], 1:['c'], 2: ['b', 'c', 'e'], 3: ['a', 'c'], 4: ['b', 'e'] })

In [22]: s
Out[22]:
0    [a, b, c]
1          [c]
2    [b, c, e]
3       [a, c]
4       [b, e]
dtype: object

这是一个可能的解决方案：

In [23]: pd.get_dummies(s.apply(pd.Series).stack()).sum(level=0)
Out[23]:
   a  b  c  e
0  1  1  1  0
1  0  0  1  0
2  0  1  1  1
3  1  0  1  0
4  0  1  0  1

这个逻辑是：

.apply(Series)将系列列表转换为数据框
.stack()将所有内容重新放入一列（创建多级索引）
pd.get_dummies( )创造假人
.sum(level=0）用于重新合并应该是一行的不同行（通过总结第二级，仅保留原始级别（level=0））

略微等同于pd.get_dummies(s.apply(pd.Series), prefix='', prefix_sep='').sum(level=0, axis=1)

如果这个效率足够高，我不知道，但无论如何，如果性能很重要，那么将数据库存储在数据帧中并不是一个好主意。

Answer 2

非常快的解决方案，以防数据框很大

使用sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

df = pd.DataFrame(
    {'groups':
        [['a','b','c'],
        ['c'],
        ['b','c','e'],
        ['a','c'],
        ['b','e']]
    }, columns=['groups'])

s = df['groups']

mlb = MultiLabelBinarizer()

pd.DataFrame(mlb.fit_transform(s),columns=mlb.classes_, index=df.index)

结果：

    a   b   c   e
0   1   1   1   0
1   0   0   1   0
2   0   1   1   1
3   1   0   1   0
4   0   1   0   1

为我工作，还被推荐here和here

Answer 3

即使这个任务得到了回答，我也有了更快的解决方案：

df.groups.apply(lambda x: pd.Series([1] * len(x), index=x)).fillna(0, downcast='infer')

如果您有空组或NaN，您可以：

df.loc[df.groups.str.len() > 0].apply(lambda x: pd.Series([1] * len(x), index=x)).fillna(0, downcast='infer')

如何运作

在lambda中，x是您的列表，例如['a', 'b', 'c']。所以pd.Series将如下：

In [2]: pd.Series([1, 1, 1], index=['a', 'b', 'c'])
Out[2]: 
a    1
b    1
c    1
dtype: int64

当所有pd.Series合在一起时，它们会变为pd.DataFrame，而index变为columns;正如您所见，index遗失column成为NaN：

In [4]: a = pd.Series([1, 1, 1], index=['a', 'b', 'c'])
In [5]: b = pd.Series([1, 1, 1], index=['a', 'b', 'd'])
In [6]: pd.DataFrame([a, b])
Out[6]: 
     a    b    c    d
0  1.0  1.0  1.0  NaN
1  1.0  1.0  NaN  1.0

现在fillna使用NaN填充0：

In [7]: pd.DataFrame([a, b]).fillna(0)
Out[7]: 
     a    b    c    d
0  1.0  1.0  1.0  0.0
1  1.0  1.0  0.0  1.0

并downcast='infer'从float转发到int：

In [11]: pd.DataFrame([a, b]).fillna(0, downcast='infer')
Out[11]: 
   a  b  c  d
0  1  1  1  0
1  1  1  0  1

PS：不需要使用.fillna(0, downcast='infer')。

Answer 4

这甚至更快： pd.get_dummies(df['groups'].explode()).sum(level=0)

使用 .explode() 而不是 .apply(pd.Series).stack()

与其他解决方案的比较：

import timeit
import pandas as pd
setup = '''
import time
import pandas as pd
s = pd.Series({0:['a','b','c'],1:['c'],2:['b','c','e'],3:['a','c'],4:['b','e']})
df = s.rename('groups').to_frame()
'''
m1 = "pd.get_dummies(s.apply(pd.Series).stack()).sum(level=0)"
m2 = "df.groups.apply(lambda x: pd.Series([1] * len(x), index=x)).fillna(0, downcast='infer')"
m3 = "pd.get_dummies(df['groups'].explode()).sum(level=0)"
times = {f"m{i+1}":min(timeit.Timer(m, setup=setup).repeat(7, 1000)) for i, m in enumerate([m1, m2, m3])}
pd.DataFrame([times],index=['ms'])
#           m1        m2        m3
# ms  5.586517  3.821662  2.547167

熊猫将列表列表转换为虚拟对象

4 个答案:

如何运作