Question

让我们说我有两个熊猫DataFrame，df1和df2，一个包含人们的姓名和年龄，另一个详细说明了他们正在研究的内容。什么是将两者结合起来的有效方法，以便让我掌握每个人正在学习的布尔字段？

例如给出以下

# df1
name  | age
------|----
John  | 24
Kelly | 49
Gemma | 18
Bob   | 29

# df2
name  | studies
------|----------
John  | education
John  | science
Kelly | science
Bob   | law
Bob   | commerce

如何为每个研究领域创建具有布尔值的以下数据框？

name  | age | education | science | law   | commerce |
------|-----|-----------|---------|-------|----------|
John  | 24  | True      | True    | False | False    |
Kelly | 49  | False     | True    | False | False    |
Gemma | 18  | False     | False   | False | False    |
Bob   | 29  | False     | False   | True  | True     |

Answer 1

将get_dummies与max一起使用，然后join并仅对df22中的列替换缺失值：

s = df2.set_index('name')['studies']
df22 = pd.get_dummies(s, prefix_sep='', prefix='', dtype=bool).max(level=0)
df = df1.join(df22, on='name').fillna(dict.fromkeys(df22.columns, False))
print (df)
    name  age  commerce  education    law  science
0   John   24     False       True  False     True
1  Kelly   49     False      False  False     True
2  Gemma   18     False      False  False    False
3    Bob   29      True      False   True    False

如何基于另一个数据框中的列值创建布尔列

1 个答案: