Question

使用Power Query＆＃34; M＆＃34;如何将包含离散值的分类列转换为多个＆＃34; dummy＆＃34;列？我来自Python世界，有几种方法可以做到这一点，但下面有一种方法：

>>> import pandas as pd
>>> dataset = pd.DataFrame(list('ABCDACDEAABADDA'),
               columns=['my_col'])
>>> dataset
   my_col
0       A
1       B
2       C
3       D
4       A
5       C
6       D
7       E
8       A
9       A
10      B
11      A
12      D
13      D
14      A
>>> pd.get_dummies(dataset)
    my_col_A  my_col_B  my_col_C  my_col_D  my_col_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          1         0         0         0         0
5          0         0         1         0         0
6          0         0         0         1         0
7          0         0         0         0         1
8          1         0         0         0         0
9          1         0         0         0         0
10         0         1         0         0         0
11         1         0         0         0         0
12         0         0         0         1         0
13         0         0         0         1         0
14         1         0         0         0         0

Answer 1

有趣的问题。这是我发现的一种简单，可扩展的方法：

创建所有列的自定义列（添加列＆gt;自定义列＆gt;公式= 1）。
添加索引列（添加列＆gt;索引列）。
在自定义列上进行透视（选择my_col＆gt;转换＆gt;透视列）。
将空值替换为0（选择所有列＆gt;转换＆gt;替换值）。

以下是此过程的M代码：

    #"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Previous Step", "Custom", each 1),
    #"Added Index" = Table.AddIndexColumn(#"Added Custom", "Index", 0, 1),
    #"Pivoted Column" = Table.Pivot(#"Added Index", List.Distinct(#"Added Index"[my_col]), "my_col", "Custom"),
    #"Replaced Value" = Table.ReplaceValue(#"Pivoted Column",null,0,Replacer.ReplaceValue,Table.ColumnNames(#"Pivoted Column"))

完成上述操作后，您可以根据需要删除索引列。

使用Power Query M

1 个答案: